不做实验也能发 SCI？看看别人怎么做的
2022/12/18 14:18:38 丁香园
生信入门小白也能快速上手数据挖掘...
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在生命科学研究中，有这样一门学科，它是以计算机为工具对大量且复杂的生物数据进行储存、检索和分析的科学。没错，那就是生物信息学。
然而，对于很多生物专业的同学来说，并未系统学习过计算机知识，因此提到生信便望而却步。
此次就为大家带来生物信息学的纯干货，带你走进生信的世界，看看别人如何不做实验也能发 SCI!
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小白入门，如何运用生信助力科研？
由于传统的生物学方法无法处理这么庞大的数据量，利用计算机强大的计算能力，生物信息学应运而生。那么对于从未接触过的生信小白而言，我们又该如何理解并学习使用生信工具来做研究呢？
我们以一篇文章为例，看看别人的生信文章都是如何做的。
这篇发表在《Cellular physiology and biochemistry》杂志上的这篇文章，做的是关于三阴性乳腺癌中相关 ceRNA 差异表达谱的综合分析。
首先，研究利用癌症基因组图谱(TCGA)的 RNA-Seq 数据比较了 111 个 TNBC 组织和 104 个非癌组织中 mRNA、IncRNA 和 miRNA 的表达谱。之后，对差异表达的 mRNA 进行 Gene Ontology和 KEGG 通路富集分析。Kaplan-Meier 生存分析确定差异表达的 lncRNA / mRNA/ miRNA 对总生存期的影响。随后，通过 qRT-PCR 实验在 ceRNA 网络中证实了 4 种失调的 IncRNA、3 种异常表达的 miRNA 和 4 种 mRNA。
因此得出结论：109 个 lncrna 和 124 个 mrna 可作为 TNBC 患者的预后标志。功能分析显示，ceRNA 网络中的 19 种 mRNA 在 17 种癌症相关途径中富集。
这篇文章总结下来就是一句话：
下载别人已经完成的芯片数据，分析筛选差异基因，构建蛋白质互作网络，最后利用 GO 和 KEGG 分析。
生信分析文章套路原来这么简单
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生物信息学公开数据挖掘
数据挖掘(Data Mining, DM)就是从大量的数据中提取和分析数据，从而挖掘和分析序列、分子、基因表达或途径信息。
数据挖掘的主要功能：
分类：对输入数据项分类为几个现有数据；
估计：对给定的数据，得出未知连续变量的值；
预测：根据将来的结果或者评估值进行分类并记录；
关联规则：确定哪些数据组合在一起，也称为依赖关系建模；
聚类：将总体的元素通过聚类分析分为多个组或类；
描述和可视化：对数据进行描述或者使用可视化技术表示数据。
那如何借助数据挖掘提升科研产出呢？
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如何规划一篇数据挖掘 SCI 论文
想要规划一篇数据挖掘 SCI 论文，首先你要明白 SCI 文章必备的核心技能：
1、选题：创新 Design Model
研究对象
干预方案暴露因素
观察指标
研究设计方法
2、立题：研究设计 PICOS 原则
P(Population)：研究对象，需要研究的对象人群或代表与研究对象相关的问题；
I(Intervention)：干预措施，对研究人群采用的治疗干预措施或与观察指标；
C(Comparison)：比较组，代表对照组和将给予治疗措施或观察的指标；
O(Outcome)：结局，代表与结局指标和相关的问题；
S(Study design)：研究类型，即研究设计是什么、队列研究、病例对照还是横断面。
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当然，对于想学习生物信息学的朋友来讲，以上内容只是简略介绍。如果想了解更多，点击下方文字，看看还有哪些值得学习的知识吧!
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作者：Karwai
排版：fs
配图：丁香实验设计团队
源网页 http://weixin.100md.com
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