生信太卷？？这个方向一片蓝海，5+手到擒来！

是我不想发吗？？？是早发晚发的问题吗？？？不是我不努力，生信发文真的越来越难！发个3分左右的文章已经要了我的老命。

拖着拖着，身边总有几个“奇葩”脱离群体！同门里也有几个卷王早早发了5+的，但我不care。

要问我心态为啥这么好，还不是因为有个只能发2分文章的师弟陪着我垫底，我俩常常互相调侃对方为学渣，建立了深厚的革命友谊。

正当我躺在床上享受岁月静好时，突然传来一连串微信提示音。我打开手机一看，师门群里好不热闹。

“恭喜师弟！”“师弟太厉害了吧！”“师弟闷声发大财啊！”

看着看着我人傻了，怪不得师弟最近稳如老狗，原来他发了一篇8.36分文章，原来只有我两手空空在寝室做咸鱼，原来只有我是学渣！

被同门后辈反超，我一下子不淡定了。怎么突然一下子差距拉开这么大？

“师弟，说好一起当低分学渣的呢？”我私聊师弟。

“哈哈哈师兄，我也没想到能发这么高呀，就是看别人说有个方法好使，就找来资料研究了研究，没想到真成了！”

“有好东西怎么不分享分享？”我酸了。

“拿去吧师兄，这份生信+机器学习进阶套路手册真的很顶！”师弟甩给我一份资料。

机器学习？接下来，我仔细研究了一下机器学习以及这份资料，感觉自己摆脱低分崽身份还真的有希望了。

仔细研究了2分左右的生信文章，发现它们主要聚焦在差异基因的筛选、功能富集分析、基因表达水平的检验、预后模型的建立和评估等等。

这些都是常规的生信分析思路，创新程度很低。

说到底还是套路重复，方法不及时迭代，这也是为什么现在纯生信想发高分越来越难，通常会被要求补实验才好发。

想要降低发文难度，必须升级方法和套路！

机器学习就是这样一个发高分利器。仅仅2021年一年，生信+机器学习的套路已经在10+SCI上发了近60篇文章！

所谓机器学习，是指利用算法来检测数据中的模式，而不需要明确的指示。一个学习系统可以利用训练数据集，学会找出输入信息（例如图片）的特征与输出信息（如标签）之间的关联。

机器学习在生信分析中的运用越来越常见，越来越重要。

比如在基因组数据方面，用深度学习检测突变逐渐成为主流方法。

比如群体基因组学领域的PRS，用于基于基因组数据预测生物性状，这就是个典型的机器学习预测问题。

比如非肿瘤研究中，可以用机器学习来评估我们诊断标志物的诊断效力。

临床预测模型、筛基因、二代测序、代谢通路、非编码RNA分析、蛋白质结构功能预测、疾病亚型分型、术后预测……机器学习在这些方面的运用已经越来越多见了。

所以啊，不要再观望了，速度学起来，才能先人一步发高分，而不是做被师弟师妹甩在身后的人（哭了）。

这157页机器学习资料合集，从什么是机器学习，到超多实用算法详解，再到教你如何将机器学习与生信结合，手把手带领大家走上发生信高分的康庄大道。

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KNN算法、Kmeans算法、决策树算法、贝叶斯公式、线性回归、非线性模型、神经网络、mlr3包……这些机器学习中至关重要的算法，这份资料合集将带你拨云见日，掌握全貌。

在机器学习的帮助下，如何结合生存信息对基因表达情况进行变量的筛选与降维处理？非肿瘤研究中，如何用机器学习来评估诊断标志物的诊断效力？如何用机器学习改进临床预测模型……

把握好这12篇文章，研究透彻，各种生信分析难题不在话下！