生信数据挖掘发表文章，从16年火爆开始，已经持续了近10年的时间，很多人或多或少都在文章中用到过生信分析。今天小编就和大家简单说一说生信分析，以及目前生信发文的形势。（文中图片均来自于网络）

一、生信应用范围

生信分析可以应用于许多不同领域，包括基因组学、蛋白质组学、微生物学和医学研究。它可以帮助大家更好地理解基因和蛋白质的功能，以及微生物群落的结构和功能，还可以用于临床研究，帮助医生们识别疾病的早期症状和治疗方案。

二、生信的分类

生信分析主要分为 基因组学、蛋白组学、代谢组学和微生物组学 。

基因组学是对基因组的研究，主要包括基因的鉴定、基因的定位、基因的同源性比较、基因的进化、基因的功能研究。基因组学主要用于研究基因组的结构和功能，并寻找基因的序列规律。

蛋白组学 是对蛋白质的研究，主要包括蛋白质的鉴定、蛋白质的同源性比较、蛋白质的进化、蛋白质的功能研究。蛋白组学主要用于研究蛋白质的结构和功能，并寻找蛋白质的序列规律。

代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式。其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。

微生物组学是指微生物功能基因组学。

三、 生信能做的工作

简单来说，生信分析中有四大类分析：表达差异，聚类分析，交互网络，临床意义。

表达差异：对 测序数据进行分析，筛选不同分组间的差异表达基因。

聚类分析：对筛选出来的差异表达基因进行GO和KEGG的富集分析，也可以基于整个基因表达矩阵进行GSEA的富集分析，筛选得到相关的生物学功能和通路。

交互网络：最常见的是通过STRING数据库构建蛋白互作网络，也可以通过功能基因预测相应的miRNA构建可视化网络。

临床意义：联系临床诊断、预后、耐药等。

四、生信文章适合哪些人？

学有余力：掌握生信技术，可以帮助大家干湿结合，3分文章变5分，5分文章变8分。而且生信技术还可以给大家一个离开实验室依然可以产出的傍身技能。

经费少，实验平台不是很好：若自己会生信分析，有电脑就可以进行数据分析，数据也可以从公共数据库获取，对实验室的依赖不强。

五、优劣分析

优点：数据库众多，可免费获得大多数疾病的不同组学的数据，方便大家快速、准确地分析大量数据，比较快得到发文章所需的结果图，节省大量做实验的时间。

缺点：每个人的关注点都有所区别，公共数据库数据不一定能完全满足大家五花八门需求；另外目前多数期刊对纯生信不是特别友好。

六、发文形势

近几年，生信类文章爆炸性增长，导致生信类文章严重过剩。很多期刊，对生信比较友好的期刊，诸如Bioengineered、Front Oncol，最近也开始提高门槛，对于纯生信文章开始要求补充实验。如果咱们还想发表生信类文章该怎么处理呢？

1、补充实验

生信文章补充实验的验证是大趋势，目前大多数期刊均已有类似的要求，例如补PCR、WB、免疫组化、细胞划痕等实验。这一点不管大家是否受限于时间、经费、实验条件都需要想办法解决，哪怕只是补充一些最基本的验证实验，如果不补充面临的就是秒拒。

2、思路创新

由于期刊对生信要求越来越高，创新就成了现在发文的最佳出路。如果期刊编辑发现文章是以前别人做烂的套路，一般都是选择秒拒。 大家不妨尝试结合一些新的科研热点来创造自己的优势。

3、趁早发文

结合热点进行数据分析已成为生信发文的风潮，热点越热、越新就越好发，但是一个热点的寿命很短，大家都抢热点，一年时间甚至可能大半年这个热点相关的文章就会爆炸性增长，再想发生信就更难了。

持续分享学术前沿形势，敬请关注～