SCI重要吗？
当然重要！对于大多数医学人来说，SCI代表着自己能否顺利完成学业、能否在工作升职加薪的重要保障。
众所周知发SCI是不容易的，基础科研需要做时间花费大量时间金钱，如果没有那些条件的话，想发文建议你选择生信分析发文！
为什么呢？
因为生信分析好发文！不用做大量的实验，只要学习R语言（ps:现在有很多软件网站一键出图比如仙桃学术，直接帮你免去学代码烦恼），再加点湿实验发文一区没问题！
而且生信分析的套路很多，单细胞+空间转录组、肿瘤多组学+机器学习、多疾病多组学等等，高分SCI不断...
不如跟随小编的步伐来看看近期发布的生信SCI文章~德克萨斯大学西南医学中心的研究团队在《Cell Reports Medicine》上发表了一项突破性研究，揭示了乳腺肿瘤微环境的复杂性，并预测了患者对免疫治疗的反应。
福建医科大学孙蓬明及中国医学院科学院杨俊涛、柳江枫共同通讯发表研究论文，该研究对24例具有不同生存结果的早期子宫内膜样EC患者的癌组织和癌旁组织进行蛋白质组学分析后，筛选出13种差异表达蛋白，同时通过单细胞转录组（scRNA-seq）进一步鉴定了2种富集于p53信号通路的蛋白。
上海同济大学研究团队发表单细胞转录组相关的文章，研究主要发现紧密连接蛋白4（CLDN4）癌细胞在晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者恶性胸腔积液（MPE）复发中扮演关键角色，并揭示了其可能的分子机制和临床应用潜力。生信容易发文，那么零基础小白如何能搞定一篇生信SCI呢？很简单!从自己的需求来出发!要掌握生信，首先要搞清楚生信都处理些什么问题 ?生信分析绝大多数情况下就是解决这四类问题，根据课题设计需要将这四类问题自由组合。记住挑圈联靠四字法则，再学习高分范文，模仿其操作步骤。别人用鼠标点击的地方，我们也跟着点击；别人发表8分的论文，我们稍作修改，换个分子或疾病，发表3分的论文也不在话下。所以，今天我们将以下：“用对工具，零代码也可以发3+SCI免费课程"伴学营0元免费送给大家学习，有实操视频，有零代码工具，有实操步骤，有套路讲解！👇👇👇
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零代码发生信文章
在伴学营中讲师会给各位同学讲清楚，酸菜老师在生信研究中总结的“挑圈联靠”四字规律，以下内容为部分课程内容~（全部课程内容扫描长按上方二维码0元免费获取）
科研的一个重要目的就是要寻找不同，只有事物的不同之处，才能激起大家的兴趣引发好奇，为什么会出现这样的差异，研究才有意义。找到差异，成功解释，一个好的故事就讲完了。通过差异，我们找到我们最想讨论，或者解释得了的那个差异，找出引发差异的原因，这里通常要么是关键基因，要么是不同的用药处理。一个漂亮的解释就完成了。
这世界上，既然有从相同中寻找差异，逆向思维，自然就有从差异中寻找相同。生物体是远比数学理论和物理模型更加复杂的系统，所以更迫切需要从中做出合适的归纳总结。
除了机械的“找茬”(差异分析》和归纳，找寻生命世界中错综复杂的联系网络也是很多人感兴趣的焦点。
这样的交互网络有两大类:
其一是化合物与分子的调控关系，可以预测药物小分子的作用靶点、耐药靶标;也可以反过来由靶标分子反向预测可能作用的药物小分子;为药物开发提供指导。
另一类是生命体内分子与分子之间的间接与直接调控关系，可以预测蛋白-DNA转录因子的DNA结合位点可以预测蛋白与蛋白之间的共表达网络、邻近基因网络、相互作用网络，可以预测RNA与RNA/DNA/蛋白的相互作用;研究生物体内生物大分子的作用机制。
人们对科学最大的需求就是指导现实问题，也就是有预测作用，特别是对于医生，要在病人症状还轻时对接下来病情的发展和对应治疗措施有提前预判，也就是临床意义。临床意义包括三表一图的统计性分析，也包括构建临床预测模型的预测性分析三表一图: 基线资料表、单因素、多因素、生存曲线图。临床预测模型: 预后、诊断、复发三方面的预测分析。
在仙桃学术网站中，生信分析模块也按照“挑圈联靠”分好了类，搭配绘图功能，能实现一键出图！完全可以短时间内完成一篇完整的生信文章，而且还提供在线数据集的使用，完全不需要自行寻找数据集进行数据整理分析。
在本次伴学营课程中，讲师会用仙桃学术0代码复现这篇4.2分研究子宫内膜癌的文章
文章使用了多个公共数据库进行差异分析和富集分析
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