我愿称之为生信分析最伟大的详解！

什么是生信分析

“生信分析” 是“生物信息学分析”（Bioinformatics Analysis）的简称，属于统计学分析与生物基因学的交叉学科，主要关注使用计算机科学、数学和统计学方法来解析生物数据，特别是与分子生物学相关的数据。

近年来，随着高通量测序技术（如 RNA-seq、ChIP-seq、Whole Genome Sequencing 等）的迅猛发展，生物信息学在生物医学研究、药物发现、精准医疗等方面扮演着越来越重要的角色。

注：高通量技术

① 转录组测序技术（RNA sequencing，RNA-seq）
通过高通量测序技术进行测序分析，反映出 mRNA、smallRNA、noncodingRNA 等某些表达水平，应用于单细胞基因表达/蛋白质表达/RNA结构的分析。

② 染色质免疫共沉淀技术（Chromatin Immunoprecipitation，ChIP）
研究体内蛋白质与 DNA 相互作用的有力工具，常用于转录因子结合位点或组蛋白修饰位点的研究，研究体内蛋白质与 DNA 的相互作用，检测与转录调控相关的 DNA 区段。

③ 全基因组重测序（whole genome sequencing，WGS）
对整个基因组进行测序扫描，检测核苷酸多态位点（SNP）、插入缺失（InDel）、结构变异（SV）、拷贝数变异（CNV）等，全面解读个体的遗传变异信息。

医学生如何快速入门生信分析，发表一篇 SCI？

想尽快领悟生信分析领域，需要从两方面准备：
👉 文章套路、数据复现

文章套路：从宏观思维出发理解文章底层逻辑。
数据复现：理解文章结构，模块化拆解重现文章数据。

理解文章思路 + 复现数据 = 掌握生信文章的技能。

生信研究4大板块

⭐ 表达差异
关注不同条件下基因或蛋白质的表达差异，分析基因表达数据，找出显著变化的基因。

⭐ 功能聚类
通过功能注释聚类差异基因，如使用 GO（基因本体）或 KEGG（基因组数据库）路径进行富集分析，理解基因参与的生物过程或通路。

⭐ 交互网络
涉及蛋白-蛋白互作（PPI）网络的构建与分析，揭示关键调控节点（hub genes）或潜在治疗靶点。

⭐ 临床意义
关联表达数据与临床结局，如生存率分析、标志物预测，实现数据向临床应用的转化。

✅ 简单概括为：

我主要在疾病研究中筛到了那些差异分子
本疾病或者这些分子与那些生物学功能和通路有关
本疾病可以结合哪些表型
这些分子可能与哪些分子/药物/细胞有相关性
本疾病或这些分子可能与哪些临床变量或者特征有关

🌱 常见的生信分析研究方向

🌟 选定基因的

单基因、单基因泛癌、基因家族、ceRNA、转录因子、RBP（RNA bind protein）、特定表型、特定通路……

🌟 选定疾病分组的

多疾病（系统疾病、泛癌、某类特征疾病）、疾病亚型、处理方式对比、临床变量分组（性别、年龄等）、小鼠/细胞干预、特定模型、特定通路等。

🌟 特定的基因筛选方法

差异表达、疾病相关、药物预测、模块基因、RBP、WGCNA、机器学习特征基因、高低风险组等。

🌟 根据不同的富集分析结构做分析

GO/KEGG、GSEA/GSVA、Pathview、GCNA、免疫分析、风险分组等。

🌟 根据不同组学

单一组学（转录组、基因组、甲基化、蛋白组、代谢组、单细胞、空间转录组等）
多组学联合分析、孟德尔随机化等。

🌟 根据不同的支线

染色体定位、多分子亚型预测、PPI网络、药物预测、药物敏感性、免疫治疗、预后分析、临床指标分析、模型构建（Nomogram、C-index、DCA等）。

📚 平时看文献从6个方向积累经验

表型报道：疾病中有哪些表型？
相关基因：表型相关基因有哪些？
套路汇总：相关生信文章有哪些？
数据集信息汇总：可用哪些数据集？
高分热点：高分文章有哪些？热点是什么？
思路借鉴：哪些思路可以借鉴？

在学习调研过程中，要标注知识点文献来源，重视影响因子与套路类型，提升能力。

生信入门的方法很多，但最有效的是参与真实项目，边学边做效率更高！