你还在为没有生信基础而发愁吗？
你还在为文章复现不出来而苦恼吗？
你还在为不会代码而担忧吗?
其实，
只要学会了单基因套路，你将能够解决以上所有问题！
在生信研究领域，单基因分析是最经典且基本的研究套路之一，也是学握生信研究底层规律的关键。
学习单基因分析方法，能够快速入门生信领域，并为未来更复杂的生信研究打下坚实的基础。
单基因文章的优势在于其相对简单的分析方法和套路，使得初学者可以轻松上手，保证了高产出和研究进展。
然而，
这并不意味着单基因文章缺乏创新性
。相反，通过在单基因套路上的创新和发掘，你可以使文章更具亮点和吸引力，进而提升文章的质量和影响力。
总之，
单基因套路是生信研究中一把利器
，无论你的目标是发表高分论文还是批量发表低分论文，学会并善于运用单基因套路都将为你的生信研究带来很大的帮助。
大部分单基因套路的文章都涉及一些常见的分析方法，而
仙桃学术能够解决90%以上的问题
，剩下的10%也基本上可以通过数据库等其他工具来解决。
选择了正确的工具，即使你是生信零基础、代码零基础，也能够迅速上手文章的复现甚至最终独立完成发文。
在本次
【用对工具，零代码也可以发3+SCI】免费课程
中，
讲师会使用仙桃学术工具，实操演示零代码复现一篇4分+单基因肿瘤文章，手把手带大家入门生信研究！
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学习用仙桃工具
零代码发3+SCI
在生信领域，数据分析已成为研究的核心部分，而这一过程往往遵循着一套相对固定的模式，即“挑圈联靠”。
“挑”指的是从海量的生物学数据中挑选出合适的数据集进行分析。常用的数据源包括肿瘤样本的TCGA数据库和非肿瘤样本的GEO数据库。
在这一阶段，研究者通常会生成包括热图、火山图和韦恩图等在内的多种数据可视化图表，这些图表可展示基因表达的差异性和样本间的共表达情况。
进阶一些的分析方法，如PCA图和聚类树状图，可以帮助研究者进一步理解样本间的关系和分类。
“圈”则涉及到对选定的基因或蛋白进行功能注释和通路分析，主要的分析手段有GEO和KEGG分析。
这些分析可以通过柱状图、气泡图等形式呈现。不同的工具和R语言包可以帮助实现各种数据可视化形式。
“联”主要指构建分子之间的网络关系，如蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。针对与免疫相关的分子，可以进行免疫浸润分析，并通过棒棒糖图、分组对比图和散点图等形式进行展示，揭示肿瘤微环境和免疫细胞之间的复杂交互关系。
“靠”则是将分析结果与临床数据相结合，评估基因或蛋白的临床意义。这包括单因素和多因素分析，以及通过Cox回归分析评估预后因素。
更高级的分析包括Lasso回归用于构建预后模型，以及使用ROC曲线和KM生存曲线评估生存预后，这两个图是最低阶一旦涉及到临床意义最优先考虑的。
仙桃学术生信分析模块
已经按照“挑圈联靠”分好了类
，搭配绘图功能，能实现一键出图，可以短时间内完成一篇完整的生信文章，而且还提供在线数据集的使用，完全不需要自行寻找数据集进行数据整理分析。
接下来，课程讲师会以一篇0代码可复现的生信文章为例，介绍文章思路，解读图表。
这篇4.2分研究子宫内膜癌的文章，使用了多个公共数据库进行差异分析和富集分析，最后使用仙桃学术进行预后模型的构建。
课程第二天，讲师会教大家如何使用仙桃和一些公共数据库对重点图表进行复现。
通过讲师的实操演示，你可以一步步跟随，轻松掌握用仙桃学术零代码作图。
