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让我爱你
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小豌豆尔

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生信分析论文写法如下:

这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说,目前对于生信最最最基本的,如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。

这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取:当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。

这 GEO 里面找到了三个芯片,其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析:作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析:接着作者对差异表达的基因进行了富集分析,其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。

作者使用的富集分析的软件是 DAVID,这个软件我们也吐槽过说,更新不及时,是很好用,所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件,或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析:5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证,但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。

对于肿瘤研究,现在如果只是用 GEO 数据集分析,不用 TCGA 再看一下的话,都觉得不好意思,所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的,简单上手。

核心基因甲基化相关分析:在核心基因选择之后,利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的 2.0 版本的结果会比之前的更加详细一些。

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wuli小拧

这个问题可能需要从两方面进行回答,生物信息学和系统生物学的定义与界定方法;何为顶期刊。一句回答,按照我个人的理解,发表在CNS级别的文章中,基于生物信息学,以及系统生物学方法手段的曾经有很多,现在也一直有发表,未来很可能也会是一种很普遍的现象。原因见下:首先生物信息学和系统生物学是不可以混为一谈进行探讨的,我理解的生物信息学是一门基于数据挖掘、分析与计算对生物问题进行归纳,统计,解释并预测的科学。而系统生物学则更像是一种生物学研究的一种概念,倾向于从表型入手,通过人群分析,基因组,转录组,翻译组,蛋白组,等组学的大数据的分析,全面的了解一项生物问题。两者在一些问题上的研究方法是类似的,但是系统生物学的数据更具多样性,更偏向生物。顶级期刊这个概念很难划定范围,但是如果你持续关注CNS,你会发现利用以上两种手段进行分析研究的文章是持续有发表的。比如基于各种肿瘤的大样本测序在nature和science上经常有发表,又比如最近science上也有对英国人群的全基因组测序。但是如果牵涉到是否易于发表,我认为只要是一个很严谨的杂志,对每一个研究每一篇文章的要求都是很高的,你可能暗示说最近结构生物学的文章总是出现在nature正刊的article里,但就算结构生物学的文章易于发表,并不意味着发表了的文章易于完成。

289 评论

大锅饭饭饭饭

生物信息学和系统生物学是两个很有意义,也应该受到更多关注,采用的研究方法和研究领域,只要你选对了新颖有意义的研究方向,设计了非常严谨的实验,并且得到了令人信服的结果并描述得当,我想还是和其他领域的文章一样可以发表在顶级杂志的。如果科学家仅仅将自己当成数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家,因为在这些学者各自的领域里,确实有许多好的理论建模问题。但如果这些学者是认真对待生物信息学的研究,这个回答不OK。许多0级生物信息学家们从来不读或者不发表生物学期刊上的论文,也不参加生物学的会议,因此这个级别属于“未入门级”。根据人以类聚,物以群分的原则,0级生物信息学家们通常只阅读自己或者其他0级生物信息学家的论文,并且,并且引用也是自引或者被同级别的学者引用。

108 评论

肉祖宗想切肉

再加上大环境越来越卷,现在纯生信想发高分可以说是越来越难,不补点实验很难被大杂志认可...

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