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试问，有什么比SCI文章更好的求婚礼物？
在Ta苦苦烦恼毕业的时候，
你是踏着七彩祥云的英雄！
试问，有什么比SCI文章更好的展示利器？
在导师追问你的时间去哪儿的时候，
你胸前的红领巾这样鲜艳！
在你孤独的时候，
在你实验不顺的时候，
在你渴望毕业的时候，
在你期待成功的时候。
生信数据挖掘，不做实验，
让你用别人的数据，写自己的文章，
给你勇气和希望！
正所谓：
SCI如此多娇，引无数英雄竞折腰。
惜meta分析，略输文采；
系统综述，稍逊含量。
一代天骄，实验临床，
只识辛苦靠命出数据。
俱往矣，数好发文章，
还看生信强！
生信分析目前多见于癌症和基因分析领域，在GEO、TCGA两大数据库巨头为基石的公开资源库中，根据肿瘤组和正常组的对比（当然还可以根据临床分期早-晚/组织分化高-低/转移-非转移/是否耐药/突变与否进行分组），进行差异基因、信号通路的筛选。在一定程度上，生信分析其实相当于进阶版的meta分析，meta综合别人的文章来下一个定论（是非判断题），而生信分析则综合别人的数据来发现一个新的研究点（自命题作文）。
生信最大的优势在于1.可以在课题设计的猜想阶段进行初步探索，找到可能的研究点 2.发Article，大多数科研院所目前承认生信文章和其他Article等价。
生信文章的经典研究思路是：
重点！！！
今天科研芝士就给大家赠送一套精心收集的200+G容量的生信资源包，包括以下几个大块：
数据分析与R语言绘图
转录组与长非编码RNA测序资料
代谢组测序资料
基因组癌症重测序资料
单基因生信分析教程
超全国内外生信公开课
TCGA-Nature 文章PDF资源
单细胞测序视频教程
Linux高级应用视频教程
常用生信软件/数据库资源教程
部分资源包展示
▼
实用生物信息学公开课
单细胞测序教程
代谢组学
单基因分析
转录组与长非编码RNA测序资料
R语言绘图
想要获取上述所有资料的童鞋，关注公众号，后台回复“生信资源”，即可免费获取~
除了看视频学习之外还有没有零代码，
傻瓜式网站可以做生信分析的？
有！
1、
关注一些干货公众号
比如查看我们往期的推文：
生信神器系列
后续公众号将持续为大家输送简单易上手的生信挖掘实操帖子，敬请关注~
2
、关注一些喜欢发生信文章的期刊
有的大牛是会自建数据库，然后把相关信息写成一篇文章，发在期刊上，这种一般都是热气腾腾啦。专门整理了自己期刊以及其他期刊上发的相关的database，不要太nice哦~（https://academic.oup.com/nar ）
Cell reports 也很喜欢数据库类的文章，事实上一般发在高分期刊上的生信类文章很多都是新建数据库，所以你也可以按照搜索出的文章用IF排列找找看数据库。在Cell reports网站的搜索框里面搜“resource”，好用看得见，嘻嘻
好啦，今天就先给大家说到这里，生信虽好，入门还是有一定门槛的，大家可以按照上述方法，找到相应教程以及实用帖子进行学习~祝大家早日给自己/她发一篇SCI
End
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