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眾所周知，我們醫學人頭等難治的心病非發SCI莫屬，畢業、申獎、晉升，有時就差那麼一篇關鍵SCI。
時間緊迫，事項繁多，又絕對不能踏過論文代發代寫紅線，如何破局？
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3+SCI通用套路設計框架↓
1. 單基因腫瘤套路
2. 非腫瘤套路
3. 表型套路
4. 機器學習套路
5. 單細胞多組學套路
同時，獼猴桃老師還作為主講老師，從基礎知識點構建到寫作套路，再到圖表解讀，進而落筆生信SCI復現，用實際操作告訴你，怎麼樣能利用仙桃學術+DeepSeek，高效率完成一篇3分+的生信文章！
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接下來，小編帶大家淺淺瞭解一下這５種發文套路～👇
單基因腫瘤分析套路，這是一種透過分析特定基因在腫瘤中的表達變化及其功能，揭示基因在腫瘤發生發展中的作用的方法。
單基因腫瘤套路的優勢，包括上手快、易於發表文章、可遷移性強等。
🔻單基因腫瘤分析的一般步驟，即“挑圈聯靠”模型：
-
挑：指確定研究物件，即選擇一個感興趣的基因；
-
圈：指進行基因的功能聚類/富集分析；
-
聯：指進行基因與其它變數如免疫細胞浸潤、蛋白互作等的相關性分析；
-
靠：指進行基因與臨床特徵之間的關係分析。
單基因腫瘤分析不僅可以幫助我們揭示腫瘤發生發展的分子機制，還可以為腫瘤的診斷、治療和預後提供重要的參考依據。
總而言之，單基因腫瘤分析是一種重要的生信分析方法，值得大家深入研究。
非腫瘤生信分析的本質和它的難點：
非腫瘤生信分析與腫瘤生信分析本質相同，都遵循“挑圈聯靠”四大模組。
而非腫瘤生信分析的難點在於資料集獲取難度大，線上分析資料庫較少，資料內容多樣且涉及不同物種和條件。此外，非腫瘤資料庫中預後資訊資料也相對較少。
🔻非腫瘤生信分析的一般步驟：
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挑：篩選差異表達基因
-
圈：進行GO和KEGG富集分析，揭示基因功能或進行聚類等
-
聯：進行免疫浸潤分析、免疫浸潤相關性分析等相關性分析，探究基因與其它生命活動/功能的關係
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靠：運用隨機森林、LASSO迴歸等演算法，篩選出關鍵基因或構建預測模型
我們以麻風病為例，整合GEO資料庫中5個麻風病相關資料集，透過WGCNA和DEG分析篩選出關鍵基因。對關鍵基因進行GO和KEGG富集分析，發現其與T細胞啟用、細胞因子產生、趨化因子訊號通路等密切相關。構建了PPI網路並識別出兩個關鍵模組，結合免疫相關通路分析，揭示了關鍵基因與免疫通路之間的互作關係。最終確定了10個關鍵基因和6個關鍵訊號通路，並探討了其作為麻風病診斷和治療潛在生物標誌物的可能性。
非腫瘤生信分析能夠為非腫瘤疾病的診斷、治療和發病機制研究提供新的思路。透過整合多種資料和套路，能夠更深入地分析非腫瘤疾病及其相關特徵。
表型套路的核心是研究特定生理或病理過程（表型）與疾病之間的關係。透過篩選出與表型相關的基因列表，並結合疾病相關的基因進行分析，可以揭示疾病背後的生物學機制，併為疾病的治療提供新的思路。
🔻表型套路的分析流程一般包括以下步驟：
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資料獲取：從公共資料庫或文獻中獲取疾病相關和表型相關的基因資料。
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差異表達分析：分析疾病組和對照組之間的基因表達差異，篩選出差異表達基因。
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交集篩選：將差異表達基因與表型相關基因取交集，獲得與疾病和表型都相關的基因列表。
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功能富集分析：對篩選出的基因進行功能富集分析，揭示其生物學功能和參與的通路。
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免疫浸潤分析：分析疾病樣本中免疫細胞的浸潤情況。
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相關性分析：分析關鍵基因與免疫細胞浸潤之間的相關性，揭示疾病發生的分子機制。
為了更好地理解雙疾病套路的實際應用，透過篩選出某疾病中差異表達的如鐵死亡相關基因，並進行功能富集分析和免疫浸潤分析，最終確定了六個關鍵基因，並揭示了這些基因與免疫細胞浸潤之間的相關性，為疾病的治療提供了新的思路。
📌篇幅有限，機器學習套路、單細胞組學套路這裡就不多做介紹了~
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寫在最後：
我只能說生信不僅火，最主要適合我等被放養的悲慘菜鳥！
為啥？因為搞科研這個活兒，難度係數實在是太高。
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