医学生一定要死磕生信分析❗SCI自由太爽了

[一R]小白对生信分析的误区

[黑薯问号R]生信分析得懂编程,那要买一本厚厚的编程书,从头学到尾吗?

[黑薯问号R]然后再买一本生信入门专业书,按部就班开始学习?

[爆炸R]都不是!!

说到底,无论是生信分析还是R语言,本质都是工具。前者帮我们解决临床问题,后者帮我们实现分析。

就像大家都要学英语,我们学习英语的目的是为了帮助我们更好交流,而不是专门去研究语言学,也不会将每个单词的来龙去脉都搞清楚,对吧?

学习生信分析同样如此,会用即可,完全没有必要把所有算法编程都搞懂

那么“用”这么重要,到底用到哪里?

这就是我非常想告诉生信小白们的,以你的需求为中心,用到你想解决的问题上,再针对性学习相关生信技能。

当然,能迅速定位自己需求的前提是搞清楚,生信分析都在研究些什么问题?

[二R]生信分析在研究什么?(由于字数原因这部分详细看图片哦)

[三R]在生信项目中提升自己解决问题的能力

很多人学习生信分析,还没入门就放弃了,要么是觉得枯燥无味[石化R],要么是学了没成果,没有了再学下去的自信。

怎样让自己不断得到正反馈呢?蕞聪明地做法就是把自己扔进生信项目中[抠鼻R],遇到问题解决问题!

那么关键问题来了,生信小白如何才能加入一个适合自己的生信分析项目,并且有大佬手把手教你,这样的资源对很多人来说可遇不可求![暗中观察R]

其实大家可以把思路打开,身边没资源的,[星R]找指导机构也是很好的路,花点米就能链接上生信分析大佬。

纠正小白对生信分析的误区

作为医学生、生信分析小白,怎么开始学习呢?

  • ☐ 生信分析得懂编程,那要买一本厚厚的编程书,从头学到尾吗?
  • ☐ 然后再买一本生信入门专业书,按部就班开始学习?

都不是!!

说到底, 无论是生信分析还是R语言,本质都是工具。 前者帮助我们解决临床问题,后者帮助我们实现分析。

我拿英语举例子更好理解。大家都要学英语,我们学习英语的目的是为了帮助我们更好交流,而不是专门去研究语言学,也不会将每个单词的来龙去脉都搞清楚,对吧?

学习生信分析同样如此, 会用即可, 完全没有必要把所有算法编程都搞懂(如果你学习能力超强,可忽略)。

那么“用”这么重要,到底用到哪里?

这就是我非常想告诉生信小白们的, 以你的需求为中心,用到你想解决的问题上,再针对性学习相关生信技能。

当然,能迅速定位自己需求的前提是搞清楚, 生信分析都在研究些什么问题?

生信分析在研究什么?

这里我们以转录组学的生信研究为例。

在这种研究中,我们一般解决如下四个问题: 筛选差异基因,功能富集分析,交互网络分析和预测临床意义。

将几个问题结合并且解决,就能将故事讲好,这样,一篇文章就出来了。

1 筛选差异基因

科研的一个重要的方向就是“找不同”,找到表达差异,解释差异原因,一个好的故事就讲完了。

差异有很多种,比如有空间上的差异,癌旁组织与癌组织之间的差异。时间上的差异,比如随着疾病的进程不同会发生不同的变化。

还有操作方法之间的差异,比如测序平台的不同,使用技术的不同,选择方法的不同。

将这些差异找出、结合并解释,一个完整的逻辑链就形成了。

2 功能富集分析

上一步我们尝试从相同中寻找差异,那么下一步就是从不同中归纳总结出共同点。这就要用到聚类分析。

聚类分析有两种基本类型,一种是根据样本进行分类(Q型聚类),另一种是变量进行分类(R型聚类)。

对于混合样本进行分组,可以验证样本的质量。通过如此的分组实验,研究者能更好地理解样本组间的差异性及其科学意义。

另一方面,基于基因的表达和功能进行聚类分析同样重要。此方法涉及从获取的基因列表或基因表达矩阵中,将功能相似的基因进行分类,进而将这些基因与生物学表型联系起来。

这种分析不仅有助于理解生物学功能和相关通路机制,在生物学的背景下建立起表达和功能之间的相关性。

3 交互网络分析

前两个问题可以帮助我们解决临床中“是什么”“为什么”的问题(即找到关键基因位点、将表达与功能联系起来)。

而交互网络分析就是帮助我们解决“怎么实现的”这一问题。这样的交互网络也可分为两大类:

其一是从分子层面直接分析,即看分子之间的调控关系。

  • ✅ 可以预测药物小分子的作用靶点、耐药靶标;
  • ✅ 也可以反过来由靶标分子反向预测可能作用的药物小分子,为药物开发提供指导。

另一类是从生物体的角度看分子与分子之间的调控关系。

  • ✅ 可以预测蛋白-DNA转录因子的DNA结合位点;
  • ✅ 可以预测蛋白与蛋白之间的共表达网络、相互作用网络;
  • ✅ 可以预测RNA与RNA/DNA/蛋白的相互作用,研究生物体内生物大分子的作用机制。

4 预测临床意义

所有的科研最终都要落脚到实践上,也就是需要有一定的现实意义。

通过数据中蕴含的信息,我们可以找到潜在的标志物,预测药物的作用靶点,也可以对病情的发展和对应的治疗措施提前预测,也就是临床意义。

临床意义包括三表一图的统计性分析,也包括构建临床预测模型的预测性分析

经典三表简介

临床研究生信研究的经典“三表”是:基线资料表格单因素分析稳定PPT更快更轻松。它们通常是团队出现、构成统计分析的标准配套。

基线资料表格

展示研究对象的基本构成,指各种人口学和临床基本特征,数据来源于生物信息、体检指标、检查数据等。

单因素分析

确定PPT分析首张重点表数据并展示,多种逻辑关系,帮助有效数据页面呈现。

稳定PPT更快更轻松

研究汇总更多高价值数据的前提,分析联系进行深度挖掘。

在生信项目中提升自己解决问题的能力 🌟

很多人学习生信分析,还没入门就放弃了,要么觉得枯燥无味,要么是学了没成果,没有了再学下去的自信。

怎么让自己不断得到正反馈呢?聪明地做法就是把自己扔进生信项目中,遇到问题解决问题!

那么关键问题来了,生信小白如何才能加入一个适合自己的生信分析项目,并且有大佬手把手教你?其实大家可以把思路打开,身边没资源的,找指导机构也是很好的路,花点米就能链接上生信分析大佬。

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