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想必点进来围观的有不少都是临床医生/研究生，咱都知道，临床工作每天在病房和门诊之间奔波，那叫一个忙啊。经常有朋友在后台跟老方留言吐槽，搞科研有点可望而不可及。别担心，今天咱就唠唠，怎么把咱临床医生的职业优势和简单生信结合起来，满足咱们的发文要求和晋升需求~
关于临床医生的痛点，一边是患者的殷切期盼，一边是科研的压力山大。有时候忙完一天，累得骨头都快散架了，哪还有精力搞科研？有写论文看起来做的比较简单，但是细看文中的那些数据整合、统计分析，感觉脑袋都要炸了...
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但是别忘了，临床有什么优势呢？那绝对是临床经验！想想看，患者的病情变化，那些细微的症状、那些治疗过程中的点滴，都是独一无二的。这就是临床人的优势啊！
比如说个体化治疗，临床研究可聚焦于患者的个体差异。通过分析患者的基因信息、生活方式、疾病史等多方面因素与治疗效果的关系，为实现个体化治疗提供指导。比如在心血管疾病治疗中，研究发现某些基因变异的患者对特定降压药物的反应更为敏感，据此可以为患者量身定制治疗方案，提高治疗的针对性和有效性。
发现新的诊断标志物，比如，在对糖尿病前期患者的长期观察中，发现血液中某种特定蛋白质的含量变化与患者发展为糖尿病的风险高度相关。这个新的标志物可以在疾病早期就被检测出来，更准确地诊断疾病，提前进行干预治疗。
多指标联合诊断，比如在对神经系统疾病的诊断中，结合患者的临床表现、影像学检查结果以及特定的血液生化指标，建立一个综合的诊断模型。这种多指标联合诊断的方式能够提高诊断的准确性，减少误诊和漏诊的发生。
这时候又延伸出一个问题：临床发文为啥往往离不开生信分析？看了不少临床文章后，老方总结后，认为主要归结于3点：从大量临床数据中提取有价值信息辅助研究，比如找到一些与疾病发生、发展、预后等相关的标志物。利用生信分析可以整合大量的基因表达数据、基因组数据等多组学数据，从海量信息中筛选出可能的关键基因、蛋白质等潜在标志物。过往发文例子：在肿瘤研究中，利用生信工具分析肿瘤组织和正常组织的基因表达差异，可能发现新的肿瘤标志物，为疾病的早期诊断和治疗提供靶点。生信分析可以对临床数据进行聚类、主成分分析等，构建基因调控网络、蛋白质相互作用网络等复杂网络。这些网络有助于研究者理解疾病相关基因之间的相互关系，以及它们在细胞信号通路中的作用。过往发文例子：研究某种罕见病时，生信分析可以帮助发现相关基因在特定通路中的异常调控，从而揭示疾病的发病机制，为后续的治疗策略制定提供理论基础。说明：生信分析可以结合临床数据建立预测模型。例如通过分析患者的基因信息、临床病理特征等多因素数据，构建生存分析模型、复发风险预测模型等。医生可以根据这些模型预测患者的疾病预后、治疗反应等情况，进而辅助制定个性化的治疗方案。过往发文例子：对于癌症患者，根据生信分析建立的模型预测化疗药物的敏感性，选择最适合患者的治疗药物，提高治疗效果，减少不必要的治疗和副作用。具体的已发表文章实例，老方过往分享过不少文章，研究设计思路涉及几分-几十分，都有不同程度的展现，满足不同发文需求的宝子们，感兴趣的朋友可以查看往期推荐，或者直抒胸臆找老方帮你设计~ 有些小白的朋友想问，具体啥叫生信？临床结合有多好用呢？那生信到底是个啥呢？简单来说，生信就像是一个超级强大的数据处理器。它可以在海量的数据中找到规律，从基因层面去解读疾病。比如说，我们在临床上发现某个疾病在特定人群中特别难治，或者有一些奇怪的症状表现。这时候，生信就可以大显身手了。我们可以从临床中收集患者的样本数据，像基因信息、血液指标这些（收集基因信息可不是一件简单的事，要确保样本的质量和代表性）。然后把这些数据和公共数据库里的大数据进行对比。听起来有点像是在大海里捞针，但只要方法对了，就能捞到宝贝，这部分不熟悉分析方法的朋友可以老方来助力。像 GEO（Gene Expression Omnibus）数据库，它包含了大量的基因表达数据，我们可以在里面找到与我们研究疾病相关的数据集。还有 TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库，对于癌症相关的研究非常有帮助，它提供了癌症患者的基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据。这2个数据库都是比较常见的，还有其他持续更新的临床公共数据库，想进一步了解可以找老方，这里不展开细说了~在将临床数据和公共数据库数据整合的过程中，我们需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、归一化等操作。数据清洗就是去除那些异常值或者噪声数据，让数据更加纯净。归一化则是把不同来源的数据调整到同一个尺度上，这样才能进行有效的对比分析。 首先是基因差异表达分析。通过比较患病组和正常组的基因表达水平，我们可以找出那些在疾病状态下有显著差异表达的基因。这可以使用一些软件和算法，比如 DESeq2 或者 edgeR。这些工具可以帮助我们快速准确地筛选出差异表达基因。接着，我们可以对这些差异表达基因进行功能富集分析。这就像是给这些基因分类，看看它们主要参与哪些生物学过程、信号通路或者细胞成分。常用的功能富集分析工具包括 DAVID 和 Gene Ontology（GO）分析。通过这些分析，我们可以发现一些潜在的致病机制或者治疗靶点。除了基因表达数据，我们还可以利用生信分析其他类型的数据。比如，对基因突变数据进行分析。在临床上，经常会遇到一些遗传性疾病，这些疾病可能是由特定基因的突变引起的。通过对患者的基因突变数据进行分析，我们可以找出那些与疾病相关的突变位点。还有转录组数据，它可以反映基因在转录水平的表达情况。我们可以通过 RNA - Seq 技术获得转录组数据，然后进行生信分析。比如构建基因共表达网络，找出那些在转录水平上相互关联的基因。这些相互关联的基因可能在同一个生物学过程中发挥作用。自己测序得到的数据，或者别人公开分享的数据，这些可别只用一次或者打眼一扫就略过了，要知道数据挖掘的真正含义，一份数据出好几份结果，这才是充分利用经费的究极性价比~ 1、首先咱们自己前期测序的数据里包含了大量独特信息，首次分析可能只关注到最明显的结果。例如在全基因组测序中，除了最初设定的目标基因变异分析外，还可以进一步探索非编码区域的变异、基因拷贝数变化以及基因表达调控元件的变化等。这些额外的分析可能揭示与疾病相关的新机制或者发现新的潜在治疗靶点。2、随着研究的深入和新方法的出现，过去测序的数据可以在不同的研究项目或从新的研究角度进行重新分析。早期对某一疾病人群的基因测序数据，在后续研究中可以结合新发现的基因功能、新的生物信息学算法或者新的疾病亚型分类方法，重新挖掘数据中被忽略的信息或者验证新的科学假设。3、将自己不同批次的测序数据或者与其他类似研究的数据进行整合与比较，可以发现更有意义的规律。在不同时间点对同一患者群体进行测序，整合这些数据可以分析疾病的动态发展过程；或者将自己的测序数据与其他研究团队的数据进行荟萃分析，增加样本量和统计功效，从而更准确地评估基因变异与疾病的关联。这个是大家都共享的宝贵资源，样本来源广泛，涵盖不同种族、地域、疾病亚型等。通过对这些数据的深入分析，可以将自己的研究范围扩大到更广泛的人群中。利用公开数据可以对新的数据分析方法和流程进行验证和优化。开发一种新的算法用于检测基因融合事件，可以在已知的公开癌症测序数据上进行测试，与已有的算法结果进行比较，评估新算法的准确性和性能。通过在不同的公开数据集上进行验证，可以不断改进方法，提高其可靠性和适用性。 浏览和分析公开测序数据可能会启发新的研究思路和方向。在探索某一疾病相关的信号通路时，发现公开数据中与该通路相关的其他基因存在频繁变异，这可能提示这些基因在疾病中的潜在作用，从而引导开展新的研究项目。这写起来国自然项目，创新性直接拉满~老方提了这么多好点子，看完后，望着自己手头的数据，是不是觉得错过了一个亿！没关系，啥时候开始都来得及，不知道咋下手，找老方也ok的~但是，学习生信可不是一件简单的事，好比大家刚开始学医的时候，也觉得很难，但坚持下来了，也就拨云见月咯~现在学生信也一样，从基础开始，一步一个脚印。可以先参加一些培训班和辅导班，有针对性的解决自己的分析需求，掌握了工具和方法，也是一劳永逸，相应的学习课程，老方也有，都是实打实的干货，想体验的朋友可以来联系~当然，也不是所有人都时间充足，学起来毫不费劲的，要是觉得自己学的太吃力，转头找老方这个专业的伙伴合作也是一样的，反而还节省了自己探索的时间，直接一步到位，当然这个选择也是多数人的选择，超爱生信分析的老方也是乐意而为之，作为幕后智囊团，只需要你把临床问题告诉我，我来提供怎么用生信的方法去解决的idea，保质保量的给你满意的交付！但是需要提醒各位的是，千万要注意：在收集临床数据的时候，要仔细再仔细，确保每一个数据都是真实可靠的，这样咱们的结果才靠谱不是，要知道老方是有职业操守的，滥竽充数这样的工作可是坚决不做的~ 简单点来说，临床经验是指南针，生信就是交通工具。当我们开始着手写论文的时候，要把临床和生信的内容有机地结合起来，看了那么多文章，逃不开的“套路”模式就是：在引言部分，从临床问题出发；在方法部分，详细描述我们是如何收集临床数据和进行生信分析的；在结果部分，展示我们的生信分析结果；在讨论部分，结合临床经验和生信分析结果，探讨这些发现的临床意义和潜在的应用价值。但是如何结合的恰到好处，让审稿人觉得你不是在堆积索然无味的工作量，而是实打实的说明自己的临床结合和转化，这就需要细细斟酌，老方可以通过前期的思路设计部分，帮你避免重复工作，直接体现重点和亮点，一眼抓到审稿人的心~大数据发展，生信领域也发展的非常迅速，一些新的算法、新的工具也在不断涌现。需要及时关注最新的研究动态，将新的技术应用到咱们的研究中，早掌握早发文，才能突出重围，卷出来~最后，老方想说，临床医生结合生信发文不是一蹴而就的事情，需要大量的时间和精力，想要慢慢成长，老方支持还有课程辅助各位，想要一步到位，老方也有技术和分析支持，技术老成，但是实验室电脑不给力，害怕拖慢分析进度，云服务器你值得试用~总之你想要的我都有，有事没事来找老方唠唠嗑，新思路不就有了？扫码就能找到啦，发文不积极，思想有问题哈哈，欢迎关注老方，持续获取生信发文的那点事！老方会持续为大家带来最新生信思路，并提供免费思路评估、付费方案设计、生信分析、实验项目实施等服务，感兴趣的朋友可以扫码咨询！
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3、机器学习又整活儿了！中国医学科学院北京协和医学院9分+SCI：多组学+机器学习+泛癌，预后模型这么做，应用可真够广的！
