几年前，这种下载GEO数据～差异分析～功能分析（GO富集分析、KEGG富集分析、PPI分析）～筛选hub基因～hub基因进行生存分析的生信发文套路非常火爆，文章相对比较好发。不过好景不长，这种文章现在非常难发了（并不代表不能发，数据结果漂亮的仍然有期刊会接收），因为这种套路实在太简单，基本上接触过生信数据挖掘的人都掌握了，除了那些还没有接触过生信的人。不过，2020年12月11日有期刊出版了这种文章，该期刊就是：Medicine，影响因子：1.552，江湖所称的“四大神刊”之一，发文量惊人，有些单位已经将该期刊列入黑名单。
文章题目：Screening and identification of key genes between liver hepatocellular carcinoma (LIHC) and cholangiocarcinoma (CHOL) by bioinformatic analysis
分析思路：
1、从GEO数据库搜索相关数据，一共找到三套数据，分别下载整理进行差异分析
2、对三套数据分析得到的差异基因取交集，一共得到170个差异基因
3、将上述得到的170个差异基因进行GO富集分析、KEGG富集分析、PPI分析
4、筛选出10个hub基因
5、利用GEPIA数据库验证这10个hub基因的表达水平，并且进行生存分析，发现具有预后价值的只有APOA2和ITIH2这两个基因
根据上面的分析内容，的确是操作比较简单，一个比较熟练的人估计30分钟到一个小时内就可以完成上面这些分析内容，大概2-3天就可以把文章搞出来。也许会有人说：“这种文章就是用来灌水的，像这种期刊都进了黑名单，发来能有什么用处，还好意思发的”。上面的说法的确有一定的道理，但是要分开讨论。
对于国内名列前茅的大型三甲医院和名校，估计发种期刊并没有什么用，因为都进了黑名单；
但是对于一些普通医院和高校，像发表这种期刊人家就可以用来毕业，用来评职称。单位不同，科研经费等资源就不同，所发表文章的质量自然不同，不能一概而论。起码这篇文章作者所在单位应该是承认这个期刊的，要是不承认估计作者也不会发表，毕竟还要给版面费的。
其实上面这篇文章还是有很大的提升空间。如果你有科研经费，可以对APOA2和ITIH2进行相关实验验证，也可以尝试探索作用机理。如果你没有科研经费也没有关系，我们可以利用TCGA数据库的数据进行验证，并且可以结合临床数据构建模型等一系列分析，也可以结合免疫评分等热点进行分析。
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