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重磅!生信团队精心整理200G学习资源,手把手助力SCI发表

科研芝士 百味科研芝士 2022-05-30



试问,有什么比SCI文章更好的求婚礼物?

在Ta苦苦烦恼毕业的时候,

你是踏着七彩祥云的英雄!


试问,有什么比SCI文章更好的展示利器?

在导师追问你的时间去哪儿的时候,

你胸前的红领巾这样鲜艳!


在你孤独的时候,

在你实验不顺的时候,

在你渴望毕业的时候,

在你期待成功的时候。

生信数据挖掘,不做实验,

让你用别人的数据,写自己的文章,

给你勇气和希望!



正所谓:

SCI如此多娇,引无数英雄竞折腰。

惜meta分析,略输文采; 

系统综述,稍逊含量。

一代天骄,实验临床,

只识辛苦靠命出数据。

俱往矣,数好发文章,

还看生信强!


生信分析目前多见于癌症和基因分析领域,在GEO、TCGA两大数据库巨头为基石的公开资源库中,根据肿瘤组和正常组的对比(当然还可以根据临床分期早-晚/组织分化高-低/转移-非转移/是否耐药/突变与否进行分组),进行差异基因、信号通路的筛选。在一定程度上,生信分析其实相当于进阶版的meta分析,meta综合别人的文章来下一个定论(是非判断题),而生信分析则综合别人的数据来发现一个新的研究点(自命题作文)。


生信最大的优势在于1.可以在课题设计的猜想阶段进行初步探索,找到可能的研究点 2.发Article,大多数科研院所目前承认生信文章和其他Article等价。


生信文章的经典研究思路是:

重点!!!

今天科研芝士就给大家赠送一套精心收集的200+G容量的生信资源包,包括以下几个大块:

数据分析与R语言绘图

转录组与长非编码RNA测序资料

代谢组测序资料

基因组癌症重测序资料

单基因生信分析教程

超全国内外生信公开课

TCGA-Nature 文章PDF资源

单细胞测序视频教程

Linux高级应用视频教程

常用生信软件/数据库资源教程

部分资源包展示



实用生物信息学公开课


单细胞测序教程


代谢组学


单基因分析


转录组与长非编码RNA测序资料


R语言绘图


想要获取上述所有资料的童鞋,关注公众号,后台回复“生信资源”,即可免费获取~



除了看视频学习之外还有没有零代码,

傻瓜式网站可以做生信分析的?

有!


1、

关注一些干货公众号

比如查看我们往期的推文:


生信神器系列


后续公众号将持续为大家输送简单易上手的生信挖掘实操帖子,敬请关注~



2

、关注一些喜欢发生信文章的期刊

有的大牛是会自建数据库,然后把相关信息写成一篇文章,发在期刊上,这种一般都是热气腾腾啦。专门整理了自己期刊以及其他期刊上发的相关的database,不要太nice哦~(https://academic.oup.com/nar )



Cell reports 也很喜欢数据库类的文章,事实上一般发在高分期刊上的生信类文章很多都是新建数据库,所以你也可以按照搜索出的文章用IF排列找找看数据库。在Cell reports网站的搜索框里面搜“resource”,好用看得见,嘻嘻



好啦,今天就先给大家说到这里,生信虽好,入门还是有一定门槛的,大家可以按照上述方法,找到相应教程以及实用帖子进行学习~祝大家早日给自己/她发一篇SCI

End


后台回复“生信资源”,获取生信资源包

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