一、确定研究问题
- 结合兴趣与热点：从自身研究兴趣出发，同时关注领域内的热点话题，如在医学领域，可结合当下癌症免疫治疗热点与自己对肿瘤标志物的兴趣来确定方向。
- 调研文献：通过查阅高影响力的学术期刊文献等，了解研究现状和空白，如发现某疾病相关基因研究较少，可将其作为研究切入点。
二、选择合适的公共数据库
- 明确数据类型需求：根据研究问题确定所需数据类型，如基因表达数据可选择GEO数据库，蛋白质结构数据可选PDB数据库。
- 评估数据库质量：考察数据的准确性、完整性、更新频率等，像TCGA数据库数据质量高且更新及时，适合肿瘤基因组学研究。
三、数据获取与预处理
- 下载数据：按照数据库规定的方法和权限获取数据，可能需注册账号，如从NCBI数据库下载DNA序列数据。
- 数据清洗：去除重复、错误、缺失值等无效数据，对基因表达数据中表达量异常的样本进行筛选。
- 数据标准化：对数据进行标准化或归一化处理，使不同来源数据具有可比性，如对蛋白质组学数据进行归一化。
四、数据分析与挖掘
- 选择分析方法：根据数据特点和研究目的选择合适方法，如差异表达分析、聚类分析、关联分析等，分析疾病与基因表达关系可用差异表达分析。
- 使用分析工具：利用R、Python等软件及相关分析包，如用R的limma包进行基因差异表达分析，用Python的Scikit-learn进行机器学习分析。
- 挖掘数据特征：寻找数据中的规律、差异和潜在关联，如在微生物组数据中发现特定微生物与疾病的相关性。
五、结果解读与验证
- 生物学意义解读：结合生物学知识解释分析结果，判断是否与已有研究相符或有新发现，如发现新的疾病相关基因需分析其功能和作用机制。
- 实验验证：通过实验如qRT-PCR、Western blot等验证生物信息学分析结果，确保结果可靠性。
- 重复验证：在不同数据集或样本中重复分析，验证结果的稳定性和普遍性，如用多个独立的肿瘤样本数据集验证基因标志物。
六、论文撰写与发表
- 组织论文结构：按标题、摘要、引言、方法、结果、讨论、结论等部分撰写，确保逻辑清晰。
- 图表制作：用高质量图表展示关键结果，如绘制热图展示基因表达差异，用柱状图显示统计结果。
- 选择期刊投稿：根据研究内容和水平选择合适期刊，了解投稿要求和流程后提交论文，如肿瘤研究可投《Cancer Cell》等期刊。
医学类的公共数据库有很多，以下是一些常见的数据库及下载方法：
常见医学公共数据库
- 文献类：PubMed是全球最大的生物医学文献数据库之一，由美国国家医学图书馆（NLM）维护。Cochrane Library是以提供高质量的系统评价和随机对照试验为主的在线平台。
- 临床试验类：ClinicalTrials.gov由美国国立卫生研究院（NIH）维护，包含全球范围内的临床试验信息。
- 基因组类：GenBank是由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护的基因序列数据库，包含大量基因序列数据。GEO（Gene Expression Omnibus）由NCBI维护，是一个基因表达数据库。
- 药物类：DrugBank是综合性的药物数据库，提供药物的化学结构、药理作用、副作用等信息。
- 疾病类：OMIM（Online Mendelian Inheritance in Man）由美国国立卫生研究院（NIH）提供，收录人类遗传疾病的基因和突变等信息。citexs疾病数据库可以查看疾病相关的基因、蛋白、调控网络、信号通路和生物标志物等。
下载方法
- PubMed：访问官方网站，输入关键词检索，找到目标文献后点击标题进入详细页面，点击“download”按钮选择文件格式下载。
- ClinicalTrials.gov：访问官网，检索到所需试验后，部分可直接在页面查看详细信息并打印或保存为PDF，也可通过网站提供的导出功能，将数据导出为CSV等格式进行下载。
- GenBank：可使用NCBI的Entrez检索系统，输入序列 accession号等检索条件找到目标序列，点击“Send to”按钮选择下载格式和保存路径。还可利用NCBI ACC下载脚本工具，安装后通过命令行方式下载。
- DrugBank：需在官网注册账号，填写调查表后，在搜索到药物条目后可下载相关药物数据。
- GEO：通过NCBI的GEO网站检索数据，找到合适数据集后，可在页面上点击相关下载链接，选择下载原始数据或处理后的数据文件，也可使用GEO2R等在线工具分析后下载结果。
医学类公共数据库常用分析方法如下：
一、描述性统计分析
- 基本统计量计算：计算数据集中变量的均值、中位数、标准差、最小值、最大值等，如计算患者年龄、血压等生理指标的基本统计量，了解数据的集中趋势和离散程度。
- 频数与频率分析：统计分类变量不同取值的频数和频率，如统计某种疾病在不同性别、年龄段的发病例数和占比，了解疾病的分布特征。
二、差异分析
- t检验：用于比较两组数据的均值是否有显著差异，如比较患病组和健康组的某项生化指标均值。
- 方差分析：用于多组数据均值差异的检验，如比较不同治疗方案组患者的疗效指标均值。
- 非参数检验：对于不满足正态分布等条件的数据，采用非参数检验方法，如秩和检验，比较两组或多组样本的分布是否有差异。
三、相关性分析
- Pearson相关分析：用于衡量两个连续变量之间的线性相关程度，如分析患者的血糖水平与糖化血红蛋白之间的相关性。
- Spearman相关分析：用于分析不服从正态分布或非线性关系的变量之间的相关性，如研究疾病严重程度与生活质量评分的相关性。
四、生存分析
- Kaplan-Meier法：用于估计不同时间点的生存率，绘制生存曲线，直观展示不同组患者的生存情况，如比较接受不同治疗方法的癌症患者的生存曲线。
- Cox比例风险模型：用于分析多个因素对生存时间的影响，筛选出影响生存的独立危险因素，如分析年龄、肿瘤分期等因素对患者生存时间的影响。
五、聚类分析
- 层次聚类：根据数据间的相似性，将数据逐步合并或分裂，形成树形的聚类结构，可用于对疾病亚型进行分类。
- K-means聚类：将数据分为K个簇，使簇内数据相似度高，簇间相似度低，如对具有不同症状表现的患者进行聚类，探索潜在的疾病分型。
六、基因富集分析
- GO富集分析：将基因映射到基因本体论（GO）数据库的生物学过程、细胞组分和分子功能等术语上，分析基因在哪些生物学功能或通路中显著富集。
- KEGG富集分析：基于KEGG数据库，分析基因在哪些生物通路中显著富集，了解基因参与的主要生物学通路，如发现疾病相关基因在免疫相关通路中的富集情况。
医学类公共数据库常用的机器学习分析方法如下：
一、分类算法
- 逻辑回归：用于处理二分类或多分类问题，通过建立逻辑回归模型，分析多个特征与疾病发生的概率关系，可用于判断患者是否患有某种疾病。
- 支持向量机：在高维空间中寻找一个最优超平面来分隔不同类别的数据，能处理线性和非线性分类问题，如对不同类型的医学影像进行分类。
- 随机森林：由多个决策树组成的集成学习算法，通过投票或平均等方式综合决策树的结果进行分类，可用于疾病诊断分类，且能评估特征的重要性。
二、回归算法
- 线性回归：建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系模型，可用于预测疾病相关指标，如根据患者的生理指标预测血糖水平。
- 岭回归：在线性回归基础上加入L2正则化项，防止过拟合，适用于特征数量较多且存在共线性的医学数据，如基因表达数据与疾病严重程度的关系预测。
- Lasso回归：采用L1正则化，可实现特征选择，将一些不重要的特征系数压缩为0，在医学数据中可筛选出与疾病最相关的特征用于预测。
三、聚类算法
- DBSCAN算法：基于密度的空间聚类算法，能发现任意形状的簇，且能识别出数据中的噪声点，可用于对具有相似症状但尚未明确分类的患者群体进行聚类分析。
- 高斯混合模型：假设数据是由多个高斯分布混合而成，通过估计每个高斯分布的参数来进行聚类，常用于对医学图像中的不同组织类型进行聚类。
四、降维算法
- 主成分分析：通过线性变换将原始数据转换为一组新的正交变量，即主成分，保留数据的主要信息，降低数据维度，可用于处理高维的基因表达数据或医学影像数据。
- 线性判别分析：在降维的同时，寻找能够最大化类间差异和最小化类内差异的投影方向，常用于对不同疾病类别的数据进行降维处理，以便更好地分类和识别。
五、深度学习算法
- 卷积神经网络：具有卷积层、池化层和全连接层等结构，能自动提取图像的特征，广泛应用于医学影像分析，如肿瘤识别、疾病诊断等。
- 循环神经网络：适合处理序列数据，如时间序列的生理信号数据，用于预测疾病的发展趋势或监测患者的病情变化。
