导师贼忙（上午出门诊、下午做手术、晚上值夜班），天天见不到人......
我天天看文献，啥用没有...
快疯了！到底怎么才能毕业？？？？
难道我也是所谓的"放养研究生"？？？我真的就毕业无望了？？？？
不不不，机会是留给有准备的人的，阿星现在为大家指几条方向，速速行动起来自救吧！
1、尽快确定方向，发论文。进组之后，基于课题组的已有基础和资源，赶紧明确研究方向，以论文为导向，以毕业为导向，奋斗吧朋友们！
2、抱紧师兄、师姐大腿，让他们帮忙指一条容易毕业的明路。可以请靠谱的师兄师姐吃顿饭，表示感谢，听取一下他们在科研方面的经验、教训和思考。
3、反向push导师。此外就是主动找导师多汇报，推进自己的研究，解决遇到的问题。
但是该说不说如果你无任何想法就去找老师，老师也是相当反感，毕竟人家超忙啊，没那么多时间听你在那嗯嗯啊啊半天说不出个所以然，相反如果你带着一份精美的报告，一份严谨的思路设计去找导师，那效果就截然相反了，所以，各位朋友，咋还是先不断充实自己的“大脑想法”吧！！
今天阿星给大家分享一个助力大家顺利毕业的“科研利器”——多组学。
多组学研究到底是什么呢？
随着常规转录组测序、单细胞转录组测序等技术和分析方法的不断完善和发展，转录组学的研究取得了极大成功。然而，单组学只能为了解疾病的生物机制提供有限的见解。多组学则为了解分子功能和疾病机制带来了新的机会。
就其本质而言，多组学分析绝不仅仅是两个或者三个组学数据的简单拼接组合，而是需要将这些数据进行深入整合，突破单一组学研究的局限性，在有限的数据中挖掘更多有意义的信息，构建基因表达调控的立体调控网络，与生物学问题和生物学功能联系起来，深层次理解各个分子之间的调控及因果关系。
这就意味着每增加一种组学，就需要大量的技术比较、量身定制的统计分析以及大量时间、人力和金钱的投资。可是没时间，没经费或者手头有资源但没时间整合怎么办？别担心组学公共数据库挖掘提上日程，阿星就是那个天选团队！我这边随时待命，万事俱备，就差你啦！
代表性文章
来篇代表性文章给大家安安心吧~不要太感谢我哦
文章是由青大附院牛海涛及王永华团队刊载于Molecular Therapy-Nucleic Acids的一篇研究论文：Integrated multiomics analysis and machine learning refine molecular subtypes and prognosis for muscle-invasive urothelial cancer。
研究亮点：该研究借助整合机器学习与多组学数据的手段，成功鉴别出肌肉侵袭性尿路上皮癌（MUC）的高分辨率分子亚组，还构建出了稳固的共识机器学习驱动标识（CMLS）。并且，经由多个队列的核验，有力地证明了CMLS在预测患者结局以及引导治疗规划方面的实用价值。
尤为关键的是，研究中所运用的数据库均为免费数据库，包括TCGA和GEO，复现起来极为简单方便，若更换新的疾病研究方向，又是一篇高分文章出炉。
数据来源：16S rRNA-seq、代谢数据（PMID:31171880、PMID:29924794、PMID:31281534、ColPortal）；Bulk RNA-seq：TCGA-COAD、TCGA-READ；scRNA-seq：GSE146771、GSE108989
小伙伴们，是不是活脱脱的例子，你心动了吗？想复现吗？戳戳阿星助您轻松搞定！我们团队具有高效服务，承诺1个月左右就出完整报告，从实验设计到样本处理、数据分析再到报告撰写，一气呵成。
