《生信分析入门》不要逞强，因为你的强来了
医学生如果想要快速入门生信分析，发表一篇生信SCI，那么先按照一篇SCI的产出流程过一遍：
“生信入门 👉 生信复现 👉 课题设计 👉 生信SCI写作 👉 选刊投稿 👉 生信返修”
生信入门3大建议
1️⃣ 了解芯片测序数据分析流程报告
不论是自己的测序数据还是利用公开数据库挖掘数据，都需要了解下生信分析的简单流程报告：
- 芯片/测序原始数据（raw data）
- 标准化后的表达矩阵数据（matrix）
- 样本质控结果
- 差异分析结果（含全部基因，后续自己设置cut off值过滤）
- 功能富集分析结果（常用数据库+更新版本）
- 个性化分析结果（如特定专题的分析内容）
2️⃣ 评估适合自己的分析工具
重点明确：代码 or 零代码。
有些人只会套代码却看不起零代码分析工具，那大可不必，零代码分析工具背后其实也是代码。
- R语言：主要用于数据处理、统计分析和可视化，是生信分析的核心语言。学习建议：先掌握基本语法，熟悉数据结构和常见操作，之后学习数据可视化工具（如ggplot2）。
- Python：在机器学习和深度学习中有重要应用，也常用于部分生信分析流程。学习建议：掌握基础语法，学习数据处理库（如pandas）和可视化库（如matplotlib、seaborn）。
- 需不需要学习Linux？
Linux系统是处理生信数据的常用环境，尤其是在处理大规模测序数据时，几乎所有工具都需要在Linux下运行。如果仅为发文，文章够用即可，R已足够用了。若时间充裕，掌握文件管理、权限管理、bash脚本编写等是加分项。
3️⃣ 勿闭门造车，要有借力的思维
要知道现在最稀缺的资源就是：时间+大脑。
一场高质量的交流，往往能帮你快速解决问题。善于寻找适合自己的资源，把前人诸多工作产出的经验、成果为己所用，你的效率会很高！
复现+模仿
复现的4个步骤：
1️⃣ 检索匹配的目标生信SCI（IF要达标，时间最好最新的，再就是关键词要尽量匹配）。
2️⃣ 筛选2-4篇组合借鉴是比较好的方法。
3️⃣ 理解一篇生信SCI的要点：
- 别人做了什么？什么逻辑线展开的？
- 每个figure如何选数据的？对应参数是什么？
- Figure的结果如何解读？
- 全文的结论怎么下的？
4️⃣ 如何有不一样的复现？如何模仿有创新地发表自己的生信SCI？
常规模仿无非参考：results整理了哪些？Method用了哪些数据库和分析工具？这些数据库和工具对应是怎么用的？再去检索对应的操作或代码。
但需注意的是，如果仅仅是复现一篇一样的，这样的思考门槛最低，短时间内可能有发表的机会，但也很有可能被抢发。
所以我们要突破最低思考门槛，多多去琢磨如何在模仿上更进一步创新！
多实践，纸上得来终觉浅
只要成功发表了第一篇，你慢慢就会有N多篇文章了~第一篇往往是最难的！
如果你今年想发表自己的第一篇生信分析，但是身边没有合适的课题组资源，不妨花点米来统计之光，生信大佬一对一带着你学，带你从0将一个全新生信选题落地！
