1.通用的研究设计与框架
01 流行病学基础 02 研究现状概述03 研究现状不足 04 新的技术发展 05 数据挖掘意义
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Methods Just copy it
Results Describe Fig. and Table
Discussion Relations to previous data
discussion: 01概述研究现状 02回顾本文结果 03关联已有研究 04略提不足之处05有待功能研究 06展望研究意义 07综上归纳总结
1.数据来源：
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2.总结：
Background Methods Results Discussion 1. 流行病学基础 2. 研究现状概述 3. 研究现状不足 4. 新的技术发展 5. 数据挖掘意义
methods：1. 数据来源
2. 数据处理及分析 ① 原始处理 ② 差异表达 ③ 功能注释 ④ 分子网络 ⑤ 关键基因
3. 数据利用及关联 ① 生存分析 ② 验证数据
results：1. 差异表达 2. 功能注释 3. 分子网络 4. 关键基因 5. 生存分析 6. 验证数据
discussion: 1. 概述研究现状 2. 回顾本文结果 3. 关联已有研究 4. 略提不足之处 5. 有待功能研究 6. 展望研究意义 7. 综上归纳总结
3.Fig. 1A 三个独立数据集DEG交集的维恩图， 得到共同的差异基因
Fig. 1B 共同差异基因的蛋白互作网络
Fig. 1C 蛋白互作网络中筛选关键基因
Fig. 2A 筛选得到关键基因后，对关键基因构建 共表达网络 mcode
Fig. 2B 对关键基因构建功能网络 bingo
Fig. 2C 构建差异基因在肿瘤样本中的表达热图 ucsc xena
Fig 3A. 前期筛选到的关键基因在肝癌病人中的表达 高低对总体生存率的影响
Fig 3B. 前期筛选到的关键基因在肝癌病人中的表达 高低对无病生存率的影响
Fig. 4A SAGE分析得到TOP2A 在人不同部位肿瘤和 正常组织中的表达谱
Fig. 4B SAGE分析得到CDK1在不同部位肿瘤和正常 组织中的表达谱
Fig 5A. Oncomine分析TOP2A在肿瘤vs正常组 织中的表达差异。 1，2，3，4分别代表4个不 同的study。
Fig 5B. Oncomine分析CDK1在肿瘤vs正常组织 中的表达差异。 1，2，3，4分别代表4个不同 的study。
Oncomine分析TOP2A与肿瘤分级，肝 炎病毒感染状态， 卫星灶， 血管侵犯的相关性。
Table 3. 对筛选到的关键基因进行罗列和功能注释
4.cytoscape 插件
ClueGO
Gene ontology annotationCluePedia
BiNGO
cytoHubba
Seek hub module/gene
MCODE
CytoKegg
Import external databasesstringAPP
ReactomeFI
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6.RNASeq/表达谱芯：芯片重注释 • 非编码RNA表达（lncRNA、miRNA、 circRNA） • 共表达网络分析
DNASeq + RNASeq：结构变异与临床表型 • 结构变异与基因表达 • RNA编辑 • eQTL
RNASeq/表达谱芯片 + ChipSeq/甲基化：转录调控 通路/网络
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题目撰写：研究对象+疾病+表型+信号通路+功能作用+模型
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摘要： 疾病背景：xx（疾病）危害很大 因为侵袭和转移
引出分子：yy（分子）有很重要的作用
研究目的/研究困境（1句话）： 但是，yy在xx中的功能尚不明确。 机制，分子与疾病预后未知
研究结果（一段内容）：我们通过。。。实验，证实。。。的结论
研究结论：yy介导了xx的某种表型。提示yy具有。。。作用，本项研究的意义
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