真心劝告：不建议医学生系统去学生信分析❌

生信是一个交叉学科，囊括的范围非常广，就像物理也分经典力学、电磁学、热力学和量子力学等等，生信也有比较多的分类。

以分子生物学为例，生信至少可以分为基因组、转录组、蛋白组、修饰组、代谢组、微生物组几类，而且这些类别下还能根据技术的不同进一步细分。

而不同的分类使用的分析方法可能差别很大，所以学习生信不能用系统性的学习方法，需要找到小领域由小及大。

医学生日常接触到的生信实际上是狭义的生信，属于生信的医学分支，大部分医学生接触的都是分子生物学的部分，比如基因组和转录组。那么在搞清楚这个从属关系后，我们再说回生信的本质就会很好理解了。

生信分析本质上其实就是从大数据中找结论的过程。核心是生物数据，然后在数据的基础上进行统计描述和推断以及可视化。数据本身决定了分析最终的宏观质量，就像骨架直接决定了一个人的体型。

❓如何从一个具体场景切入生信分析学习，笔记用户一篇文献的思路演示给你，内容较长，单次看不完的话建议收藏，你的收藏也是对我内容产出的鼓励~

写这篇笔记的初衷是，发现身边有太多人兴致勃勃学生信然后光速放弃，像极了《从入门到入土》。因此，想讲一讲自己对生信的认识，并告诉大家不要尝试系统性地学习生信，而应该放在具体场景中学方法、解决具体的问题。

我会尽量以大白话向大家分享生信入门的海涝概念，并结合一些具体的文献进行演示生信分析的基本过程套路，内容较长，单次看不完的记得收藏，你的收藏是对我内容产出的鼓励~

一、医学常说的生信指的是什么？

以“生信”作为关键词搜索的姐妹，想必对生信的含义其实是很模糊的，认为花里胡哨的各种复杂统计图做出来的研究都可以统称为生信（狗头）。

看官方的解释呢又发现真的很“官方”，生信是利用数学、统计学、计算机科学等学科知识解决生物学问题的学科。这个教科书般的定义确实准确而严谨，但是真的听君一席话，胜听一席话。

为什么很多人学不进去？

很多初学者连什么是生信都没搞清楚，就开始跟着网上的教程学R和Python，甚至Linux。学了半年感觉怎么都切入不了正题，没有成就感只能光速放弃。

其实说到底，生信就是一个交叉学科，囊括的范围非常广，就像物理也分经典力学、电磁学、热力学和量子力学等，生信也有比较多的分类。

以分子生物学为例，生信至少可以分为：

基因组
转录组
蛋白组
修饰组
代谢组
微生物组

而且这些类别下面还能根据技术的不同进一步细分。不同的分类使用的分析方法可能差别很大，所以学习生信不能用系统性的学习方法，需要找到小领域由小及大。

医学生常接触的生信其实只是生信的一部分

医学生日常接触到的生信实际上是狭义的生信，属于生信的医学分支，大部分医学生接触的都是分子生物学的部分，比如基因组和转录组。

搞清楚从属关系，我们再回看生信的本质就会更好理解了。

生信分析的本质其实就是从大数据中找结论的过程。
核心是生物数据，然后在数据的基础上进行统计描述和推断以及可视化。

数据本身决定了分析最终的宏观质量，就像骨架直接决定了一个人的体型。所以生信的分类也是和数据的类型相关联的，生物数据大体可以分为：

宏观数据
分子数据

医学生常说的生信分析其实就是在基因数据上做统计

所以你会常听到基因组学生信、转录组学生信甚至多组学生信（几种组学联合）。

有了数据，下一步就是统计分析，这个步骤其实就是对数据进行统计描述和统计推断的操作。
在一大堆不可读的数据中尝试找到有生物学意义的结果，相当于在骨架上增加了肌肉，让结果更丰满了。

最后绝大部分的生信分析都需要对结果进行可视化，就是把表格形式的结果转换为统计图的形式让读者更好理解，也就是我们平时看到的各种花花绿绿的数据图表。

因为生信统计分析过程较多，所以生信的图总是比其他文章的图多且看起来高大上！

2️⃣ 数据收集

一旦明确了研究问题，下一步是决定需要哪些数据来进行分析。数据类型大致分为以下几种：

基因组数据：如全基因组测序数据（WGS）、外显子组测序数据（WES）等。
转录组数据：如RNA-Seq数据，用于研究基因的转录水平。
表观基因组数据：如DNA甲基化、组蛋白修饰等数据。
蛋白质组数据：如质谱分析获得的蛋白质定量数据。
代谢组数据：如通过质谱或核磁共振（NMR）技术获得的代谢产物数据。

数据来源

数据可以通过多种方式获取，常见的数据来源包括：

公共数据库：如NCBI、GEO、ENCODE、TCGA等，这些数据库提供了大量已发布的基因组、转录组和临床数据。
自有数据：例如，实验室自身通过高通量测序等技术获得的数据。
合作研究数据：与其他科研机构或公司合作，获得特定领域的数据。

在多种数据来源中，可能存在数据格式不统一、信息缺失等问题，所以数据整合过程是保证数据可用性的关键。在这一阶段，还需要对收集到的数据进行标准化和格式转换。

3️⃣ 数据质量控制

数据质量控制主要是为了确保后续分析结果的可靠性，主要内容有：

数据完整性：检查数据是否有缺失值或异常值，必要时进行缺失值填补。
数据一致性：检查数据来源和格式是否一致，确保不同来源的数据能够在同一平台上进行比较。
测序质量：对于基因组和转录组数据，需要检查测序质量，去除低质量读段（reads），如使用FastQC等工具检测数据质量。
去除污染：比如去除与实验无关的背景噪声或污染物，确保数据的纯度。
标准化：例如RNA-Seq数据的标准化（如TPM、FPKM、RPKM），确保数据的可比性。

常用的质量控制工具包括：FastQC、Trimmomatic、Cutadapt等。

4️⃣ 统计分析

常见的分析方法

基因表达分析：对于转录组数据，可以使用差异表达分析（如DESeq2、EdgeR等）来识别在不同条件下显著变化的基因。
基因组分析：对于基因组数据，常见的分析包括变异检测（如SNP和Indel的检测）、结构变异分析、群体遗传学分析等。
富集分析：基因集富集分析（GSEA），常用于从多个基因中寻找与特定生物过程或通路相关的基因集。
机器学习分析：在处理大规模数据时，机器学习算法（如支持向量机、随机森林）可以用来进行模式识别、分类、回归等任务。
网络分析：基于基因或蛋白之间的相互作用网络，研究基因或蛋白质的功能和相互关系。

具体选择哪些分析方法，需要根据研究目标决定。

如果目标是寻找某种疾病的关键基因，差异表达分析和基因集富集分析可能是最佳选择。
如果是基因变异分析，则需要使用基因组分析方法。

以癌症基因研究为例，分析流程如下：

✅ 1. 数据收集：从TCGA数据库下载癌症患者的RNA-Seq和基因组数据。
✅ 2. 数据质量控制：对RNA-Seq数据进行去除低质量读段、标准化处理；对基因组数据进行SNP和Indel变异检测。
✅ 3. 差异表达分析：使用DESeq2或EdgeR进行癌症样本和正常样本的差异表达分析。
✅ 4. 富集分析：对差异表达的基因进行GO和KEGG富集分析，找出与癌症相关的生物过程和信号通路。
✅ 5. 生存分析：通过Kaplan-Meier生存曲线分析差异表达基因与患者生存率的关系，筛选出可能的生物标志物。

5️⃣ 结果解读与验证

📌 结果解读

解释每一个显著发现的意义，如差异表达基因与疾病的关系、变异与疾病的关联等。
对分析中使用的假设进行讨论，分析结果是否符合预期，是否需要进一步验证。

📌 验证分析

实验验证：如通过qPCR、Western Blot等实验方法验证差异表达基因的实际表达水平。
统计验证：如通过交叉验证、模拟数据等手段验证分析方法的可靠性和稳定性。

6️⃣ 撰写报告与发表

📌 最后，将整个研究过程、分析结果和结论撰写成论文或报告。
📌 根据目标期刊的要求，规范撰写每一部分内容，确保数据和方法的透明度，便于其他科研人员重复和验证你的研究。

三、实际文献看看过程如何进行

📌 今天我们先找一篇简单的纯生信文章套路来看实际的生信分析如何进行，对其他套路感兴趣可以关注后续更新~

文章示例：ULBP2在结肠癌中的生信研究

📌 论文题目:
ULBP2 is a biomarker related to prognosis and immunity in colon cancer
ULBP2 是一种与结肠癌预后和免疫相关的生物标志物

📌 研究背景
结肠癌（CC）是一种恶性程度高、早期症状不明显的癌症，许多患者确诊时已处于晚期，化疗效果差且易转移。近年来，免疫治疗（如PD-1抑制剂）虽对部分患者有效，但大多数患者仍无法受益。因此，寻找能帮助早期诊断和指导免疫治疗的新生物标志物至关重要。

ULBP2 是MHC I 类分子相关基因，通常由肿瘤细胞高表达，能与NK细胞的激活受体 NKG2D 结合，理论上应激活免疫系统杀死肿瘤。但研究发现，肿瘤可能通过分泌可溶性 ULBP2 抑制 NK 细胞活性，帮助自身逃避免疫监视。此前研究表明ULBP2 与胰腺癌、肝癌等预后相关，但在结肠癌中的免疫作用尚不明确。

研究思路（技术路线）

📌 1. 提出假设

从TCGA数据库获取结肠癌患者的基因表达数据和临床信息，从ImmPort数据库获取免疫相关基因。

📌 2. 获取数据

筛选关键基因：通过差异表达分析（肿瘤 vs 正常组织），结合免疫相关基因，锁定 ULBP2 为目标基因。

📌 3. 统计分析

验证 ULBP2 的诊断能力（ROC曲线）。
分析 ULBP2 与肿瘤分期/预后的关系（生存分析，Cox回归）。

📌 4. 结果呈现

功能富集分析：探讨 ULBP2 相关的信号通路（如VEGF通路、免疫抑制相关通路）。
免疫关联分析：分析 ULBP2 与肿瘤免疫细胞浸润及免疫检查点（PD-1、CTLA4）的关系。

📌 5. 文章发表
研究发现ULBP2 与肿瘤免疫相关，可能是CC诊断和预后相关的生物标志物，同时可能在CC免疫治疗中具有潜在靶点作用。

生信研究套路总结

这篇文章的技术路线涵盖了典型的生信分析流程： 1️⃣ 从公共数据库获取数据（TCGA, ImmPort）
2️⃣ 筛选目标基因（差异分析 + 免疫相关基因筛选）
3️⃣ 统计分析（生存分析、Cox回归、ROC曲线）
4️⃣ 生物学功能探索（富集分析、信号通路分析）
5️⃣ 免疫相关分析（肿瘤微环境、免疫细胞浸润）
6️⃣ 总结并撰写论文

🔍 多看生信论文，发现最复杂的统计分析其实也有套路！