最近DeepSeek大火，不少医学党真的把它玩出了花。
文献阅读王炸组合：
成功配置后
，它们能够让文献阅读变得方便高效，例如总结文献主要内容、润色语言、文章翻译等。
科研绘图王炸组合：
配合使用，我们可以快速生成结构化流程图，并借助工具如draw.io等绘图工具将其渲染为高质量的可视化图表。
专为医学党打造的科研王炸工具：
要知道，用DeepSeek最大的担心就是“AI幻觉”，有时会胡编内容，推荐一些不存在的文献，给很多科研人员带来困扰。
为此，我们就想如果能够
在DeepSeek的基础上接入了专业严谨的医学知识库，
那么这个问题不就可以了迎刃而解了么？
接下来，小编就来为大家介绍一个
「DeepSeek+医学知识库」的王炸工具——
「DeepSeek满血科研版」
！
现在扫码即可报名课程，看课
免费
体验工具~
光速发文组合：
从读文献、写作到绘图，全都轻松搞定！
要知道，学生时期还能靠时间读读文献攒攒数据，主治阶段只能靠命做科研了！平时临床工作钱少事儿多不说，主任还疯狂push我写sci申课题，达不到要求就得下放？这是什么苦命人！
幸好，我发现了这个光速发文组合——
DeepSeek+仙桃学术！
接下来，跟着小编一起看看如何运用这两个工具轻松复现
这篇
诊断模型的二区Top 6+SCI
，实现光速发文梦！
期刊：Journal of Translational Medicine（IF=6.1）
发布时间：2025/01/02
作者通过整合单细胞测序和机器学习技术，深入解析了肺纤维化的细胞和分子机制，并开发了一个新的诊断模型，为肺纤维化的精准医疗提供了新的视角和工具。
别看这篇文章使用了
单细胞+机器学习
的分析，你就觉得
硬件要求、代码能力门槛高，不敢上手做复现。
随着各类科研工具的增加，以前咱们觉得特别高大上的分析，纷纷都更好上手了。
接下来，小编就带大家尝试使用各种工具，去攻克复现过程中可能会遇到的疑难杂症→
查数据、分析数据、绘制图表，
轻松拿下~
0基础查数据？
一键获取GEO/TCGA等数据库信息！
通过对本篇文章的详细拆解，我们可以发现：
作者从GEO数据库中收集了GSE110147、GSE213001、GSE136831和GSE150910等数据集，为肺纤维化的研究提供了基因表达数据。
要知道，GEO数据中的数据多是收录全球研究者的高通量基因组数据，包括微阵列芯片和二代测序数据，数据公开且免费。
在使用前，必须要对其进行
数据清洗
。
从学习到实操，整个过程复杂且极易出错！
数据清洗一般包括样本筛选（剔除低质量或不符合条件的样本）、ID转换（将探针ID转为基因符号）、表达矩阵标准化（如limma的normalizeBetweenArrays函数），以及注释纠错（手动核对样本信息）。
为了帮大家节省下数据清洗的时间成本，仙桃学术云端数据库
由原来的TCGA数据库的33种疾病扩张到GEO数据集，
清洗数据量增加一倍，非肿瘤也可一键出图！
骨关节炎，骨质疏松，急性肺损伤，急性心肌梗死，肺纤维化，冠心病，类风湿性关节炎，帕金森，脑卒中，糖尿病，心肌纤维化，炎症性肠病，银屑病，抑郁症，子宫内膜异位症……
我们以
“GEO”
为检索词，在仙桃学术平台进行简单搜索，结果如下↓
数据集名称、样本数、物种、类型、平台号，
都一一展示清楚了。
以上相关疾病领域的同学速来用仙桃学术一键获取预清洗后的数据，快速发表你的3+分SCI文章！
0基础做数据分析？
仅需点点点，轻松搞定差异分析、功能聚类分析……
在本篇文章中，作者整合了多种分析方法和策略，用以验证和提升研究的可信度。
有：差异表达基因（DEGs）分析、功能富集分析、构建肺纤维化诊断模型、诊断模型的验证、免疫细胞浸润分析、亚型识别和免疫浸润差异分析、关键基因的功能验证（Western blot和动物模型实验）……
但对于小白来说，光是理解数据分析方法就已经很难了，如何能快速上手进行数据分析呢？
推荐使用
【仙桃学术】平台
