3分純生信SCI發了有啥用？

知識 09-09

這不開學了嘛，我們實驗室來了一個新生，一個呆萌小師妹，跟以前的我剛來實驗室一樣一樣的，喜歡問各種科研問題，非常好學，為這樣好學的自己和這樣好學的師妹點贊。正像對生物信息、數據挖掘接觸不多的小白一樣，師妹問「發3分的生信文章有啥用啊？單位認可嗎？」

在大數據的時代，只顧著啃文獻，吭哧吭哧培養細胞做WB，不花點時間了解一點數據挖掘，顯得有點落伍了，因為生信文章單位既認可，也是非常重要的科研工作的一部分了。

（一）數據挖掘幫你找靶標分子

說到生物信息學的目的和模式，小編不由得想到了2個比較生活化的大數據挖掘的經典案例，想必大家也都知道。

Google成功預測冬季流感：2009年，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的辭彙，和2003年到2008年間季節性流感傳播時期的數據進行比較，成功預測了2009冬季流感的傳播。

啤酒和尿布：這個想必大家都聽說過，就是Walmart利用同一個採購訂單上出現的商品名稱進行關聯，發現啤酒喝尿布同時出現的頻率更高，於是就把啤酒和尿布放在一起促進銷售。

同樣滴，生物信息學在對高通量工具得到的蛋白質、基因、RNA等表達差異的數據進行分析，可以幫助你我找到要研究的目標新分子。

（二）生信文章模式有跡可循

生物信息學的目的是尋找有表達差異的新分子、調控方式，例如疾病狀態下的差異表達的非編碼RNA，或者某個基因改變引起了哪些基因的DNA甲基化現象等，這對於確定下一步的研究計劃、申請科研資助都有非常重要的幫助，那麼不做實驗，臨床方向的生信文章有沒有模式可以參考呢？

污小賊總結如下，僅供參考。

找新分子有哪些策略？

可以查閱文章（策略篇）千里挑一：挑選差異基因的七點策略

然後咱們啪啪啪地來兩篇文章消化一下這個模式。

1．結直腸癌中miRNA、轉錄因子、基因的調控關係網路，BMC Bioinformatics (IF=2.5)

單位：南方醫科大南方醫院

和CRC有關的基因數據來自於TCGA、CGC、OMIM資料庫；和CRC有關的miRNA數據來自於miR2Disease、PhenomiR2.0、HMDD2.0，使用miRanda和TargetScan獲得miRNA、TF、基因之間的調控關係譜，統計工具為R語言軟體，可視化展示用的是Cytoscape，以下為邏輯示意圖以及結果。