教你如何通过追踪文献设计生信课题并发表SCI！【做科研的大师兄】

今天跟大家分享一篇由前沿文献动态引发的课题设计思考，文章是这周发表在顶刊Nature上的一篇研究论文，首次发现基因组上的同义突变也具有生物学意义，很可能改写教科书！

【BioAdvance】

分享该文章更重要的一点是，谈一谈如何利用前沿文献进行生信课题设计。以前沿文献作为一个生信SCI的切入点，对于需要尽快发SCI毕业的硕博们，可以关注。基于这篇文章的发现进行公共数据库的生信分析，可以很快实现发SCI的目标。

基于该研究论文的结论，即同义突变也有生物学意义（目前这在人类疾病研究中是被完全忽略的），现提供以下生信分析思路供有需要的园友参考（以肿瘤数据库TCGA为例）~

思路一：

1. 对泛癌或特定肿瘤的基因组测序数据进行分析，找出同义突变；
2. 对同义突变在癌和癌旁组织进行差异分析；
3. 将差异分析的同义突变按照突变频率和统计显著性（p value）进行排序；
4. 选择同义突变频率最高的基因并按照该基因同义突变频率高低将样本分为两组（接下来就可以对这两组进行经典的套路分析）；
5. 对这两组样本进行差异表达分析及通路富集分析等等；
6. 对这两组样本进行基因突变分析，免疫浸润分析等。
7. 同时在GEO再找一个验证数据库，做验证分析。

思路二：

1. 对泛癌或特定肿瘤的基因组测序数据进行分析，找出同义突变；
2. 对同义突变在癌和癌旁组织进行差异分析；
3. 将显著差异分析的同义突变作为构建预后模型的候选基因；
4. 通过单因素及多因素COX回归分析，或LASSO回归筛选变量，肿瘤预后风险评估模型（接下来可以开始预后模型构建的经典套路）；
5. 利用预后风险模型评分将肿瘤样本分为高低两组；
6. 对两组样本进行表达分析及通路富集分析等等；
7. 对这两组样本进行基因突变分析，免疫浸润分析等；
8. 同时在GEO再找一个验证数据库，做风险模型验证分析。

当然以上两种思路是生信分析发SCI最经典的套路（想要详细了解更多生信发文SCI套路可以私信交流），希望对大家有所帮助~

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