这才叫攻略嘛😭学生信不看这个亏大了！

什么是医学生信？

医学生物信息学是一个跨学科的领域，涉及医学、生物学、计算机科学等多个学科，旨在利用生物信息学的方法和工具，挖掘生物医学数据中的有用信息，为疾病诊断、治疗和预防提供新的思路和方法。

对于刚刚入门的小白来说，可能会觉得医学生信分析是一个复杂而繁琐的过程，时常挣扎在“曲折道路我走不完，前途光明我看不见”的痛苦之中。

但其实，当我们了解了医学生信分析的基本流程、掌握了基础的生信知识技能，轻松入门便可不再是幻想！

入门8步骤：

一、如何获取数据？

1. 公共数据库

GEO：提供了多种基因表达谱数据。
TCGA：提供了大量癌症基因组数据。
Ensembl：提供了丰富的基因注释和基因组数据。
ArrayExpress：包含大量的基因表达数据。

数据特点：数据质量较高且经过严格审核。

2. 实验室生成数据

这些数据通常是通过高通量测序技术获得的，如RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq等。

数据特点：具有高度的特异性和实时性，但代价较高，耗时长。

3. 合作数据

通过与其他实验室或研究机构合作获得，能够弥补公共数据库和实验室生成数据的不足，为研究者提供更为全面和深入的数据支持。

数据特点：具有独特性和专属性。

4. 其他数据来源

研究项目：一些大型研究项目和合作计划也提供了丰富的生物信息数据，如Human Microbiome Project (HMP) 和1000 Genomes Project等项目。

生物芯片技术：通过基因芯片、蛋白质芯片等技术获取高通量的生物信息数据。

分子标记和生物表型数据：这些数据提供了生物体的遗传和表型信息，有助于揭示生物体的遗传特性和生理功能。

二、如何进行数据预处理？

为什么要进行数据预处理？

因为原始数据往往包含各种问题，如缺失值、异常值、重复值、不一致的格式和不合理的范围。如果不经过预处理，这些问题可能导致分析和建模的错误结果，降低决策的质量。

常用的数据预处理方法

缺失值处理：缺失值是数据中常见的问题之一。处理缺失值的方法包括删除带有缺失值的样本、使用平均值或中位数填充缺失值，或者使用预测模型估计缺失值。
异常值检测与处理：异常值是与其他数据点显著不同的数据点。异常值的存在可能会对模型产生不良影响。处理异常值的方法包括删除、转换或将其视为缺失值处理。
数据转换：数据转换用于改变数据的分布或尺度，以使其更适合建模。常见的数据转换方法包括对数转换、归一化、标准化和主成分分析（PCA）。
特征选择：特征选择是选择最相关的特征以减少维度和提高模型性能的过程。可以使用统计测试、特征重要性评估或基于模型的方法进行特征选择。
数据编码：对分类数据进行编码以便计算机能够理解。常见的编码方法包括独热编码、标签编码和频率编码。
数据平衡：处理不平衡数据集的方法，以确保不同类别的样本数量大致相等。方法包括过采样、欠采样和合成少数类样本。
数据标准化：将数据缩放到相同的尺度，以防止某些特征对模型产生不合理的影响。常见的标准化方法包括Z-score标准化和最小-最大标准化。

三、如何进行特征筛查？

1. 与特定基因集取交集

在筛选差异基因后，往往因为差异基因数量太多而没有进行下一步。这时可以选择和特定的基因集取交集，比如：铁死亡、铜死亡、失巢基因、M6A基因。

2. 去数据库寻找某一类特征基因

在取得差异基因后，往往可以在数据库中筛选特定性状的基因集，比如说肥胖、和TH1/TH2分化相关的基因，这里推荐GeneCards、MSigDB。

3. 基于LASSO回归筛选

LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法最早由Robert Tibshirani于1996年提出，是一种用于特征选择和降维的线性回归方法，通过在线性回归的损失函数中加入L1正则项，将一些特征的系数缩小至零，从而达到特征选择和降维的效果。
LASSO回归可以用于选择与目标变量相关性最强的基因。

通常应用于简化模型、提高模型可解释性和多组学研究中筛选潜在生物标志物。用LASSO回归机器学习算法进行特征基因筛选已经普遍存在于发表的生信文章中。

4. CytoHubba的各种算法

CytoHubba是一个用于Cytoscape的插件，用于在生物网络中进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的分析。此插件提供如Degree算法、MCC算法等多种算法，用于发现在网络中具有重要生物学意义的节点或者子网络，通常节点连接点越多，意味着节点越重要。

5. COX回归

Cox比例风险模型（Cox Proportional-Hazards Model）在许多研究中作为降维方法来使用的，也用于分析生存数据，评估因变量（生存时间）与自变量（危险因素）之间的关系。

Cox模型的核心是危险比（Hazard Ratio），用于描述不同危险因素（也可以是基因表达）对生存时间的相对影响。很多研究使用了先批量单因子COX回归以筛选出显著的危险因素，随后进行多因子COX回归建模的策略。

6. 机器学习算法

机器学习模型通常适合大型训练数据集，因此应该特别适合基因组学等多组学数据集。使用支持向量机算法（SVM）、随机森林算法（Randomforest）、极端梯度提升算法（Xgboost）、广义线性模型（GLM），来筛选特征因子已经普遍应用于生信研究中。

四、如何进行数据可视化？

数据可视化是生信分析的一个难点，绝大多数的生信分析结果都要通过图形来展示。图形最大的优点是直观，也就是说“一图胜千言”。

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最后，真心建议所有医学生信分析小白，多多参与生信项目，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，要么是学了没成果，没有了再学下去的自信。

怎样让自己不断纠正反感呢？最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！

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