你们的纯生信投了多久了？

纯生信到底还能不能发呢？或许还是有机会的！

💡试试这些切入点

一、创新点挖掘方向

1. 数据来源创新

多数据库整合：如同时分析TCGA、GEO、ICGC等多个数据库的数据，增加样本量和结论普适性。

非传统数据集：如利用单细胞测序数据、表观组学数据或影像组学数据（如病理切片图像分析），结合深度学习模型（如GoogleNet）提取新特征。

案例：

一篇研究葡萄膜黑色素瘤的论文，结合TCGA的全幻灯片图像（WSIs）和RNA-seq数据，用深度学习模型预测患者预后，并发现在组织病理学图像中新的预后指标。

2. 分析方法创新

算法改进：如优化现有算法（如CIBERSORT免疫浸润分析）或引入新方法（如深度学习、网络药理学）。

多组学整合：结合转录组、蛋白质组、代谢组数据，构建多组学调控网络。

案例：

通过整合多组学数据，发现乳腺癌中MRE11基因的表达与预后的关系，并揭示不同免疫信号的激活导致预后异质性。

3. 生物学问题创新

前沿热点追踪：关注最新研究动态，如肿瘤微环境、免疫逃逸机制、基因编辑技术等。

临床转化结合：将生信分析结果与临床数据（如患者生存时间、治疗反应）结合，提出潜在治疗靶点。

案例：

研究同义突变的生物学意义，发现同义突变通过影响基因表达参与肿瘤发生，为精准医疗提供新视角。

纯挖掘数据库的生信学员接收

✔接收期刊： Frontiers in Cardiovascular Medicine

📉IF=2.8；中科院3区期刊

📍发文方法：纯生信