给大家普及一下，6个月从0写一篇SCI的强度

6个月，从小白写出一篇生信SCI，我的时间线👇

研究思路设计（大概3周）

生信虽有套路，但是没有创新性的文章也越来越难发。

前期一定要花点时间打磨研究思路设计。

数据挖掘（大概1周）

学习生信常见数据库的挖掘，比如GEO、TCGA 等。

如果没有人带，自己要找代码、调试，解决报错的话，时间会更久。

数据清洗和整理（2个月）

将数据处理成符合特定格式的制式，并且各项信息要全面、去缺失值、去重复值。

这是生信分析的第一步很重要，决定后面的路是否顺利。

数据分析（2个月）

通常包含①差异基因筛选②功能富集分析及聚类分析 ③网络分析④生存率分析

多看文献，总结分析思路。

SCI写作（1个月）

如果前面的分析都做好了，写作会很快。

接下来就是选刊投稿返修啦……

刚开始学的时候，几乎所有概念都不知道，懵逼状态大概持续了1个月之久。

0基础学习生信分析，到底要经历些什么？
只有经历过，才有发言权。今天与大家分享一些学习经验：

R语言的课程视频网上到处都是。对于一个初学者来说，我们只要学会分析数据，至于更高的内容，比如编写脚本或者函数之类的我们就不用学了，学会怎么用别人的代码才是我们学习的目的。

刚开始学R语言建议找一个基础的视频看，至少要把基础代码都过一遍，基本上1-4分生信相关文章简单数据，你都可以通过“拷贝教学”课程获得，编辑修改就足够用了，够用即可。

GEO的数据下载还好说，TCGA数据从官网下载是一个大坑！我们是学习一定程度以后才发现可以从自己用R语言编写一段代码来直接整合下载数据。

部分适合初学者的数据获取方式也不会太难（原始数据除外）。Pubmed上那些低影响因子的生信比较水的文章上的数据，基本都很好下载！

自己多操作几次了，这个环节不用压力太大。

多读文献，总结生信分析套路！毕竟我们最后的目的是文章！不是炫酷的图表！

但是大家要注意，套路并不是放之四海皆可用，有很多套路可能在某类疾病中适用，换一类就完全不适用了。

在PubMed输入TCGA或者GEO等检索会弹出很多文章。
第一步是看文章的标题，知道它要讲一个什么样的故事。
第二步是关注它的摘要，可以只看背景部分，相当于把正文的introduction看了。方法和结果可以留到后面阅读正文的时候看。

你以为的生信：酷酷分析出图一顿描述加讨论投稿稿。
实际上你接触的生信：一遍分析，找假设，做生理加化表述，写作提交去表格描述和理解程序，再突出创新点点大实际意义，全部细节！

而且生信类文章不用学几个套路就能发，套路被用多了，审稿人也会质疑，你的文章如果只有套路，那基本就是不断遭遇拒稿。

此外，我经常是以致敬勤勤恳恳，最后发现统计出来的数据完全不能用，这个就和做实验一样，不停失败，不停换方法。

千言万语一句话：一定要培养自己解决问题的能力，生信分析并不是学到极致，而是会用。

总结生信SCI写作共通的模板→进行SCI写作填空。

不同的人，有不同的学习模式，不同的时间管理，从而会有不同的答案。有的人虽然是零基础的，但他得到了别人的指导，预先规避掉了所有坑，搭载高效列车，可能半年就可以出文章；而有的人，全部东西都是自己慢慢摸索，学习能力还一般，可能一两年出文章也不奇怪。

所以，如果你不想走弯路，节约时间、精力成本的方式就是找个老师指导你噢！现在教育资源丰富，不愁找不到好老师！！

Published by wang