临床同学想发SCI,最烦的就是实验,有些时候不是不行,而是真的是力不从心,但晋升提升又是迫在眉睫,这就是为什么生物信息学近年来这么火的原因了!今天介绍两篇刚见刊不久的lncRNA的的文章,没有半点实验,一篇发表在Artif Cells Nanomed Biotechnol(IF=5.6),一篇发表在Gynecologic Oncology(IF=4.9),来先瞅一眼长啥样:
从题目可以看出中规中矩的预后lncRNA signature,建模的,小编看了一下两篇文章,用的方法非常的相似,都是rbsurv;拿一个文章中的流程图如下,从中可以看出就TCGA的lncRNA的数据,其他的都没用,就是这么简单粗暴,涉及到的方法就两个,生存分析和rbsurv;硬生生的发在了4.9分的杂志上【羡慕嫉妒脸】。
来看看这个5.6分的,貌似没有流程图,小编给大家整理出来基本的思路如下:
1、下载TCGA数据
2、初步筛选lncRNA,挑出那些在癌症样本中表达变化大一些的
3、对每个lncRNA做单因素生存分析,选择预后显著的
4、然后使用rbsurv来做一下特征选择,随机做了一千次,寻找那些被选择的次数最多的lncRNA
5、用starbase中寻找与这些lncRNA互作的蛋白质,构建一个网络,同时使用这些蛋白质用DAVID做一下功能富集,来间接阐述一下这个lncRNA的功能
6、然后用这些lncRNA来对病人进行分类,简单来说就是构建分类器,他这里用这些lncRNA从不同的程度上构建了多个分类器
7、多个分类器进行对比分析,选择一个最好的,最为最终的模型
8、用外部数据验证,收官
看着别人的文章用的方法都是好简单,TCGA、GEO的数据,为啥能发这么高,是不是也想学呢?但是又没有生信基础怎么办?
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1【你将学会】
科研思路方面
数据分析类的SCI文章的基本分析思路
数据建模类的SCI文章的基本设计思路
对mRNA、lncRNA、miRNA、甲基化数据等有较深的了解,能在自己的研究中使用
生信技术方面
会用R语言解决数据分析中的一些问题(你可以不懂R语言哦)
从原理上理解并掌握多种方法制作常用数据分析图表(含:网络图、热图、火山图、共表达网络)
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2【课程内容】
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4【培训时间&地点】
2018年4月14-15日
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住宿说明 | 是□ 否□ | 入住标准: A 标间 B 单间 | 是否要合住: 是□ 否□ | |||
备注 |
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