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生信亮相国自然！浙江大学研究团队用单细胞+空间转录组+巨噬细胞，轻松拿下国自然！

挑圈联靠  · 公众号  · 生物 科技自媒体  · 2024-09-09 17:23

正文

前一段时间，常常有小伙伴来找小编吐槽：生信文章真的难了！一次次被拒了.....
但其实生信只要找对了套路，真的没有那么难发！
这不前几天国自然放榜了，咱们生信可是榜上有名！（ps:生信还是很受国自然欢迎的，如果你没太多时间做实验，可以用生信+简单实验的干湿结合思路来打动基金评审。不用担心选题和思路，来听小编继续说~）


题目：PSME2作为泛癌中M1巨噬细胞浸润的生物标志物，具有抑制骨肉瘤恶性表型的价值

杂志：International Journal of Biological Sciences

影响因子：8.2

发表时间：2024年2月

这篇文章借助对bulk、单细胞以及空间转录组数据的整合，并结合荧光染色结果，明确了PSME2在癌症中所起的作用，且将其确定为M1型巨噬细胞浸润的生物标志物。通过体外实验进一步验证了PSME2过表达对肿瘤增殖、迁移和侵袭活性的影响。运用AlphaFold2软件进行PSME2蛋白同源建模，并利用Discovery Studio进行分子对接分析，从而探究了伊立替康与PSME2的结合位点及作用机制。



所以说，想发文，建议你用生信发文！再加上少许湿实验，国自然、SCI易如反掌！
那如何才能高效发表生信SCI呢？生信大佬猕猴桃老师为大家准备了生信发文新套路，高效获取并分析海量数据，并附上实操指南，打造为期3天的【如何零代码发表第一篇生信SCI】伴学营，助你零代码发生信SCI！目前限时0元免费学！


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好奇本次伴学营内容的同学们，小编带各位先看看部分内容~


课程大纲

课程内容

01
生信研究的参数结构


生信的参数结构有四个基本要素，两个恒量和两个变量。
恒量：
1.疾病
对于单一的疾病研究而言，疾病可以分为肿瘤方向和非肿瘤方向；TCGA数据库包括了33个肿瘤的转录组、基因组和临床信息



2.问题
生信分析擅长处理多层次多数据多靶点多表型的复合型问题。通过计算机技术实现了多维度整合分析就可以解释一整个问题的方方面面。比表型更宽泛的“问题”扩大到临床问题。



变量：
1.数据特征
数据来源：不同物种(人群/动物)样本类型(血/组织/细胞)外部和内部数据(别人发表和自己数据)。
分子类型:蛋白组、转录组、基因组...等等
调整任何一个参数:数据来源、检测方法、分子类型，都会导致生信分析的对象--数据发生变化，同样地同样地分析策略出现不同的结论，就是百家争鸣。
检测方法:一个技术平台可以分析不同的分子类型。


2.分析策略
通过对文献的分析，找出贴合自己感兴趣和研究方向的套路文章，对数据进行更换，得到一篇新的文章。



02
如何判断疾病怎么做生信分析


在本次伴学营中，讲师会教大家如何判断疾病怎么做生信分析。
在进行生信分析之前，首先要确定是否有关于该疾病的公开数据集，然后确定所研究的疾病与特定分子之间是否存在已知的关联。




03
生信分析课题设计


生信课题应该具有明确的研究目的和科学问题。
在本次伴学营中，讲师会通过举例：某个基因在肿瘤发生中的作用，需要从分子层面探究其功能和调控网络。带大家掌握课题设计





04
生信分析文章套路


生信分析就是选题思路加套路得到SCI文章，在伴学营中讲师不仅会给大家讲解生信常规套路，还有八大生信套路，助大家发文生信SCI!



05
零代码发生信SCI


说到生信分析，是不是第一反应就是要学R语言了？
但其实还是用零代码发文的网站！
那就是仙桃学术！直接一键生成图片，数据分析等等，免去学“R”烦恼




在本次伴学营中，讲师会以文章举例实操演示如何使用仙桃工具，复现多种生信研究套路。就算你是小白，看完也能轻松上手~




相信通过这次伴学营的学习，你也能零代码快速发表SCI论文，剑指国自然！






写在最后：


SCI的重要性我相信医学生都懂，但是基础研究需要花费好多时间和金钱，生信分析要学R语言，但现在有了仙桃学术！


仙桃学术工具可以让你轻松摆脱R语言的束缚，只需要鼠标点一点，轻轻松松就能获取到想要的图表。还不用纹尽脑汁想配色，用主流数据库的数据还首去了数据清洗的工作量。


不管你是为了顺利毕业、晋升，还是为了顺利拿下国自然，来【如何零代码发表第一篇生信SCI】伴学营准没错！限时0元免费学哦！快准狠拿下你的第一篇生信SCI~


                                如何巧妙抓住热点，拿下国自然?

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