隨著雲計算、大規模資料儲存、AI工具的發展，生信分析的研究門檻變得越來越低。
生信分析變成不少醫學黨發文時的首選，但很多小白不知道該選擇哪個生信方向入手。
在此，小編想說腫瘤方向一定最適合0基礎小白入手。
在生信研究中，腫瘤生信是生信分析中應用最廣泛、資源最集中、技術最活躍的分支之一，其旺盛的研究需求，直接推動大量高分的研究產出，因此高分生信文章都少不了腫瘤生信的身影。
來看這一篇高分生信論文，華西醫院研究團隊僅靠三圖2表，一舉拿下一區IF12.5分！
但問題來了，腫瘤方向0基礎小白，還有可能在2025年挑戰發一篇生信SCI嗎？
當然可以！
不過要實現這一目標，建議完全0基礎的同學，在開始做腫瘤生信分析之前要系統學習入門生信分析。
而這門【AI+仙桃0程式碼，搞定3分生信SCI】課程，就是你係統入門生信的最佳輔助！由解螺旋資深講師獼猴桃老師從0帶你入門生信分析，手把手帶你實操復現生信SCI，助力你的論文發表！
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01
熱門生信方向——腫瘤生信
相信不少同學對腫瘤生信分析的認識還是非常模糊的，為了幫助大家深入瞭解這一領域，小編給大家梳理一下腫瘤生信分析的基本流程。
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資料來源：主要包括高通量測序資料（如RNA-seq）和基因晶片資料。 -
預處理步驟：包括質量控制、去除低質量reads、註釋高質量reads、計算每個基因的reads數，最終形成count資料，為後續分析奠定基礎。
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目的：識別在不同樣本（如腫瘤組織與正常組織）間基因表達的差異，揭示腫瘤發生發展的分子基礎。 -
常用工具：DESeq2、edgeR、limma等R語言包，以及SPSS等便捷工具，滿足不同層次的需求。 -
結果展示：火山圖、熱圖等直觀展示上調和下調錶達的基因，便於快速鎖定關鍵分子。
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方法：如GO富集分析（Gene Ontology）、KEGG通路分析等，深入挖掘差異表達基因的生物學功能。 -
目的：揭示差異表達基因在生物學過程、分子功能和細胞組分中的富集情況，以及參與的訊號通路，為理解腫瘤機制提供線索。
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原理：透過構建基因共表達網路，識別協同表達的基因模組，並探索這些模組與疾病表型之間的關聯，揭示腫瘤發生的複雜網路調控機制。 -
關鍵步驟：建立基因共表達網路、鑑定基因模組、將模組與表型關聯、研究模組間關係、篩選關鍵基因，為腫瘤治療提供新靶點。
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目的：基於關鍵基因的表達量，構建預測患者預後的模型，為個性化治療提供依據。 -
方法：單因素Cox迴歸分析篩選風險基因和保護基因，Lasso迴歸進一步簡化模型，最終透過風險評分劃分高風險組和低風險組，實現患者分層管理。 -
模型評估與驗證：透過ROC曲線、內部驗證和外部驗證評估模型的預測效能，確保模型的穩定性和可靠性。
腫瘤生信分析的核心邏輯是 “資料驅動發現”：從基因表達差異出發，透過網路分析、功能富集、生存建模層層篩選，最終鎖定關鍵靶點。
對於新手，不必糾結於複雜演算法，先掌握 “分析什麼” 和 “如何實現”，再逐步深入細節。
生信入門不難，方向只是一種科研研究的手段，不要被分析技術所侷限！仙桃學術工具，已經做到了可以解決大部分資料分析的問題，完全可以藉助它來高效輔助發表SCI~
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02
如何判斷疾病能不能做生信
對咱們0基礎小白來說，要怎麼學會判斷疾病能不能做生信分析呢？
所以，在本次課程中獼猴桃會教大家進行文獻調研，以腫瘤方向舉例。
在PubMed官網，檢索英文術語+TCGA或者是進行Mesh主題詞檢索，都可以幫助你高效判斷疾病是否適合進行生信分析。
03
利用仙桃學術進行資料視覺化
科技發展對資料視覺化帶來哪些改變？
過去，挖掘到資料之後需要學習R語言藉助程式碼進行資料分析視覺化，費時費力；現在，無需學習R語言用滑鼠點點輕鬆完成資料視覺化，效率輕鬆提高。
而仙桃學術正是科技發展的代表性工具。
仙桃學術是一款不用R語言就可以快速進行生信分析的工具，不僅可以零程式碼出圖，還提供預處理好的雲端資料，讓你一鍵搞定炫酷美圖~
在本次課程中，獼猴桃老師害會透過文章復現讓大家領略仙桃學術的強大，手把手實操，讓新手小白課後也能快速上手仙桃學術進行資料視覺化。
寫在最後：
這門【AI+仙桃0程式碼，搞定3分生信SCI】課程是解螺旋資深生信講師獼猴桃用自身多年教學生信分析的經驗整理彙總而成的課程。
在課程中手把手教大家從零開始系統學習生信，課程內容涵蓋生信核心知識，不僅有理論，還會有實操，透過理論加實踐讓大家能過更輕鬆入門生信分析。
掃描下方二維碼，系統入門生信分析，給自己一個早日發表SCI的機會~
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END