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1生信分析有啥用？

生信分析就是生物信息的数据挖掘，为什么科研汪需要生信挖掘？

第一：找疾病相关marker，找研究的分子！

第二：直接发文章，毕业！

第三：设计实验方案，申基金！

人类基因组有30亿对碱基，2.5万个基因，非编码RNA有数十万种，每个分子上下游作用机制繁多，例如lncRNA有10多种分子机制，而生信分析让科研变得高效、轻松。

生物信息学在对高通量工具得到的蛋白质、基因、RNA、小分子代谢物等庞大海量的数据进行分析相关性，可以帮助你我找到要研究的目标分子和潜在作用机制，让科研事半功倍。

生信分析的文章也是论著（Article），部分小伙伴没太多时间精力去做实验，生信分析也可以助你早点毕业呢。

Pubmed经典生信文章举例：

糖尿病，3.3分，Genome-wide gene expression profiling reveals that CD274 is up-regulated new-onset type 1 diabetes mellitus；

类风湿关节炎，2.7分，Reconstruction and analysis of the lncRNA–miRNA–mRNA network based on competitive endogenous RNA reveal functional lncRNAs in rheumatoid arthritis；

冠心病，2.4分，CDKN2B-AS may indirectly regulate coronary artery disease-associated genes via targeting miR-92a；

结直肠癌，2.7分，Aberrantly methylated-differentially expressed genes and pathways in colorectal cancer；

卵巢癌，3.5分，Cross-validation of genes potentially associated with overall survival and drug resistance in ovarian cancer.

食管癌，5.2分，Identification of molecular targets for esophageal carcinoma diagnosis using miRNA-seq and RNA-seq data from The Cancer Genome Atlas: a study of 187 cases.

......

2生信分析的经典模式

生物信息挖掘有固定模式的，以下为临床出发的经典模式供参考

第一步：科研问题确定

胰腺癌，EMT，lncRNA？耐药？

缺血再灌注？肝脏？自噬？

骨质疏松？成骨细胞分化？miRNA？circRNA？

步骤二：数据库选择、下载

数据库：TCGA、GEO、ArrayExpress等

步骤三：分子筛选、生信分析

差异基因筛选：R语言、GEO2R等

功能注释和富集分析：DAVID、funrich

蛋白质网络分析：STRING、BioGRID

共表达网络分析：WGCNA等

拓扑结构分析：重要性

病例参数相关性分析：生存分析等

分子新旧、大小、细胞定位

生信工具墙：

3生信分析哪家强，数据挖掘找小张

学不会R语言、Python、编程？

还在为毕业文章烦恼？

申请基金还少篇文章？

没钱自己花钱测序、做芯片？

不知道用别人的数据发自己的文章？

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