3个月成文！利用生信数据挖掘高效发表SCI

据2020年统计，2020年发表生信SCI共4165篇，其中纯生信（或仅含少量表达检测）文章3194篇，剩下的971篇生信实验类文章，其包含实验占比＞30%。利用生物医学数据挖掘，高效发表高分SCI！

一、3-8分经典范文零代码复现套路

3分复现：简单又实用！铁死亡+免疫浸润3分+套路，零代码复现！

3分复现：最新3+ceRNA生信研究套路复现

3分复现：2020年最新发表3分+非肿瘤零代码数据挖掘复现

3分复现：近4分的非肿瘤套路，用一刻钟零代码就可以复现！

4分复现：纯生信无代码的4分+文章，通过在线数据库完成所有分析

4分复现：从“预后价值和免疫浸润”角度做4分+单基因分析生信文章复现

5分复现：零代码复现近5分单基因生信文章

6分复现：最新6分+泛癌文章，套路设计太赞！

8分复现：8+纯生信文章，15分钟零代码教你复现！

下面以“4分+单基因分析生信文章复现”为例：

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题目：

Prognostic and Immunological Role of FUN14 Domain Containing 1 in  Pan-Cancer: Friend or Foe?

这篇生信论文是单基因分析的生信论文。单纯生信数据库的数据分析，没有湿实验验证，发表在接近4分+的期刊上。

摘要写作清晰明了。背景中一句话介绍基因功能，提出科学问题和研究目的。方法中，所有的数据库都是大家熟悉的技能。结果是总结式写作，没有具体的数值；结论还是蛮清楚的。

差异表达部分，作者采用oncomine+TIMER双验证，三线表放在补充数据里。前面说过，对于单基因的差异分析，尤其是与肿瘤浸润免疫细胞表型相关的分析，芒果建议采用这种方法，确实做到统筹兼顾，有局部聚焦（oncomine）和全局通览（TIMER）的神奇效果。

这里作者应该是用PrognoScan数据库（km plotter数据库应该是写错了）做生存分析。但是作者在作图过程中，信息更全面，肿瘤+GSE序号+OS或DFS+HR+Cox p详细列出，这种细节往往更体现严谨的科学态度。作者采用PrognoScan数据库和km plotter数据库（prognoscan+km plotter）双验证的模式，增加数据的可信度和说服力。

prognoscan网址：

http://dna00.bio.kyutech.ac.jp/PrognoScan/index.html.

km plotter数据库做生存分析的验证，双确认模式找出具有临床意义的差异表达，比单一数据库的分析更有说服力。

临床特征的差异统计，可以点线图，也可以三线表，个人认为放在补充数据里更合适。

在差异分析和临床意义的基础上，作者探究机制——肿瘤浸润免疫细胞。

然后，用GEPIA做免疫分子与兴趣基因的相关性分析。

深入分析B细胞浸润和单核细胞极化表型之间特征。

GEPIA分析B细胞和单核细胞免疫分子与兴趣基因的相关性。

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二、实操教学：生信挖掘发表SCI全套视频

1、实操-手把手教你从GEO下载数据进行分析

2、实操-手把手教你从GEO下载数据后进行数据转换

3、实操-手把手教你从GEO下载后进行差异分析得到差异基因

4、实操-手把手教你从GEO下载绘制基因热图(使用的都是万能代码)

三、必看讲座：手把手教你数据挖掘

生物信息学讲座-第1讲-vmware安装

生物信息学讲座-第2讲linux安装( vmware版 生物信息学讲座-第3讲-centos6.2下编译安装R全记录生物信息学讲座-第4讲-cufflinks安装(包括samtools ) 生物信息学讲座-第5讲-tophat2安装（包括bowtie2 )生物信息学讲座-第6讲-bioconductor安装(包括ShortRead , DESeq生物信息学讲座-第7讲-SRA车转专FASTQ格式生物信息学讲座-第8讲-ShortRead使用（重新编译R-2.15.2版) 生物信息学讲座-第10讲-numpy,scipy,matplotlib yum安装生物信息学讲座-第11讲-numpy,scipy等编译安装( python2.7 ) 生物信息学讲座-第12讲-bowtie2建索引，用fastq文件比对生物信息学讲座-第13讲-tophat2比对生物信息学讲座-第14讲-IGV可视化BAM文件生物信息学讲座-第15讲-Cytoscape插件3DScapeCS ( 2D图转成3D图)

四、含整套代码：20节生信数据挖掘视频课程

1、课程介绍.mp4

2、IncRNA数据下载.mp4

3、IncRNA的ID转换.mp4

4、为lncRNA添加基因属性.mp4

5、IncRNA差异表达分析.mp46、差异表达的IncRNA的热图的绘制.mp47、GPL车专fasta.mp48、重注释比对结果.mp49、比对结果ID转换.mp410、基因属性.mp411、mRNA表达和火山图的绘制.mp4
12.mRNA数据绘制热图.mp413、IncRNA结合的miRNA.mp414、miRNA靶基因的预测mp4.mp415、Cytoscape输入文件准备.mp416、CeRNA网络构建.mp417.mRNA名称转换为基因ID.mp418、ceRNA的GO分析.mp419、ceRNA白的KEGG分析.mp4

五、高分套路：从0做到8的200+纯生信文献套路

1、最全单基因研究套路（29篇）

2、“一看就懂”的单细胞测序文章（13篇）

3、最值得收藏的多组学综合分析相关文献解读（18篇）

4、超详细泛癌研究文献解读（19篇）

5、“年度突破”外显子测序研究（16篇）

6、“纯生信热点”预后模型、biomarker筛选（29篇）7、免疫治疗、免疫浸润分析高分套路（14篇）8、“网红热点”非编码RNA（22篇）9、非肿瘤领域研究套路（37篇）10、结合生信数据库挖掘相关文献套路（10篇）11、生信方法开发研究套路（15篇）👇向下滑动查看纯生信文献套路

1、单基因研究：

2、单细胞测序

3、多组学综合分析

4、泛癌研究

5、外显子测序研究

6、预后模型，biomarker筛选

7、免疫治疗，免疫浸润分析

8、非编码RNA

......

六、数据库分析：生信数据库联合分析—共46课

1、序列比对
2、GEO在线分析3、差异表达分析4、转录组数据分析5、主成分分析6、功能富集分析7、基因组分析8、蛋白互作

七、效率神器：生信小白做数据挖掘效率神器

1、利用R语言做数据分析视频（共12节）

2、基于实例的R语言数据分析与展现（15课）3、R语言数据处理Rstudio操作演练 （6课）4、R语言七种武器之shiny动态图5、SPSS数据挖掘方法概述（13课）6、SPSS统计分析与数据挖掘+实例分析视频教程7、SPSS统计分析实战教程+案例分析
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