一文告诉你2023年非肿瘤研究领域有哪些值得做的生信分析套路

生信分析在医学科研中的应用已经越来越是大势所趋了。

不少医生和医学生有动力选择用生信文章作为毕业和晋职称的敲门砖。发基础科研与生信分析类文章没有被差别对待，而且这两者之间也没有明显的界限。

知道生信分析好用，那么怎么学？怎么用？首先，我们要知道生信分析有哪几类。

如果按最简单粗暴的疾病大类来分，可以分为肿瘤方向的生信分析和非肿瘤方向的生信分析。

肿瘤和非肿瘤不都是疾病吗？分析起来有啥差别呢？

最大的不同还是在于数据的来源上面。

肿瘤研究有很多公开的与肿瘤相关的高通量数据库，比较著名的有TCGA、Oncomine、Cbioportal、GEPIA, UCSC XENA、Timer等数据库，这些数据库样本量大，临床和预后信息全面，有的提供了多组学数据的下载和分析，有的还提供了直接在线出图的可视化分析。可谓是应有尽有。

而反观非肿瘤研究领域。

一方面能用的数据库有限，在线直接分析的数据库有限。数据库中其中最有名的当属GEO，另外ArrayExpress也提供了非肿瘤疾病的下载。这两个数据库都是泛疾病数据库，不仅非肿瘤，肿瘤的数据也有；不仅人类，大鼠小鼠或者其他物种的测序数据也能搜到。

另一方面，这些数据库中一般都只有基因表达矩阵的数据，临床或预后数据缺少，一般能有个年龄、性别、疾病阶段就算数据量比较多的数据集了，也因为这样，很多临床相关性、预后分析就做不了。

其实说到底，非肿瘤生信分析文章之所以不如肿瘤领域的两点原因，一个是没数据，一个是临床信息不够。自己没数据，公共数据集也没有，就发不了。

当然，如果你跟了个土豪老板，即使非肿瘤疾病，临床数据全，自己的测序样本够，甚至还有点多组学数据，用肿瘤领域的套路来做也是没有问题的。

说了这么多，我想大家最关心的问题还是——

非肿瘤领域发生信有优势吗？

当然有！相同的研究套路在肿瘤领域迁移到非肿瘤领域，可以实现降维打击，可以发到更好的分数。

因为数据量比较少，先批研究这个小众疾病领域的人属于开拓者呀。我还见过最简单的差异表达/富集分析/互作网络，样本量也不多，在猪来源的生信研究中轻轻松松3分加。

太令人心动了吧？所以非肿瘤究中有哪些研究套路和分析方法呢？低分灌水有哪些加分策略？

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找数据

GEO数据库是最大的公共数据库之一，里面包含肿瘤和非肿瘤的各种数据。

仙桃工具也在数据库分析中收录了GEO数据，我们将教大家用仙桃工具演示GEO数据处理分析。

由于仙桃的数据集检索模块是自建的搜索引擎，所以出来的结果是和GEO上的是不一样的，检索方式也会有不同。

拆套路

生信分析中有四大类分析：表达差异，聚类分析，交互网络，临床意义这四步分来拆解，简称挑圈联靠。

解螺旋非肿瘤训练营将从挑圈联靠四个角度带大家拆解套路，拓展多种SCI发文思路。

挑：在表达差异这步。首先，可以对芯片或者测序分析的对照组和疾病组做差异表达分析，筛选出几十、几百或者上千的差异表达基因。可视化形式以火山图为主。

圈：在聚类分析这里。可以对对筛选出来的差异表达基因进行GO和KEGG的富集分析，也可以基于整个基因表达矩阵进行GSEA的富集分析，筛选得到相关的生物学功能和通路。

联：然后到了分子互作网络这里。最常见的是通过STRING数据库构建蛋白互作网络，再通过Cytoscape这个软件进行美化，用CytoHubba或者Mcode这些插件找关键基因。

有的文章中，还通过功能基因预测相应的miRNA构建可视化网络。

靠：最后的临床意义这块，一般非肿瘤疾病的临床信息是缺失的，相应也没有这部分内容的分析。

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通过上面学员反馈，相信大家也能感受到仙桃工具真的已经是生信分析的新趋势，不会仙桃工具的科研人，可能真的很难发一篇高分生信。

刚开始接触生信分析，相信很多小伙伴们都很焦虑，纯生信文章投的太难了，只加一些表达差异实验的也不是很容易了。

其实，只要掌握技巧和思路，完全可以零代码快速发表非肿瘤生信文章。

因为非肿瘤数据量比较少，先批研究这个小众疾病领域的人属于开拓者，好冲击高分！

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