不做实验不写代码，用别人的数据发自己的 SCI

从 Pubmed 数据库搜索的结果来看，自 2000 年，数据库的数量呈指数上升，迄今已经有超过了 2000 个数据库了。

数据越来越多，方向就越来越广。上千个数据库，给我们带来了挖不完的宝藏。面对这块不用花钱的大蛋糕，大家都想分一杯羹！

数据挖掘在医学研究中如何发挥价值？

价值 1：找到科研方向，实现从 0 到 1

对一些刚刚开始做科研、没有明确方向的科研新手来说，数据挖掘可以提供一个相对正确且容易产出阳性结果的研究方向，实现从 0 到 1 的起步。

如果没有数据挖掘提供的研究背景和研究方向，可能就做不出一篇精彩的论文。

价值 2：增加文章含金量，发高分 SCI

很多医学研究通过数据挖掘、分析验证自己的结论，比如以下几个方面：

1. 预后验证：实际临床工作中随访工作较为复杂，且耗时耗力，但通过数据挖掘的方法，可以轻松验证患者预后。

2. 人群/物种交叉验证：数据挖掘可以实现不同地区的人群之间的对比，甚至不同物种之间的对比。

3. 提高过可信度：用自己已有的数据与公共数据库中的数据进行对比，呈现结论的时候，增加结果的可信度。

价值 3：零成本产出 SCI 文章

对于没有时间做临床试验的医生、医学生信数据库挖掘是最好的选择。

本次解螺旋全新推出的《生信全书》体系课，总结提炼生信文章套路，培养课题思路。

上篇不用任何代码，0基础也能通过网页工具做出3分水平论文。
下篇可用R语言做出高大上的生信分析图表，冲击5-8分水平。

课程详情：

4段位16模块全方位知识打透

  差异表达：芯片和测序数据分析方法全囊括

  功能聚类：GO/KEGG/GSEA/WGCNA使用全教学

  交互网络：分子互作分析，网络构建案例教学

  临床意义：预后分析一站式分析数据库讲解

20+小时60个常见数据库实操演示

   肿瘤，非肿瘤常用数据库全讲解

5分无代码文章全复现

  文章思路解析，生信工具介绍，数据复现操作，写作投稿要点

如果你没空做实验，不会写代码，那这门《生信全书》体系课一定是为你准备的。

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“我一定要掌握它！”

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完

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