不用做实验,照样可以发表高质量SCI论文

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现在生物医学已经进入“大数据”时代,从大量的、随机的生物医学数据中,我们可以挖掘出潜在的非常有用的数据,进而结合一些临床资料和生物统计学方法,分析出有价值的信息,这样即使我们手中没有data,我们照样可以发表高质量SCI论文,也就是用别人的数据,发自己的文章。

接下来,我们将详细介绍这一设计过程。

我们选择的文章是“Centromereand kinetochore gene misexpression predicts cancer patient survival and responseto radiotherapy and chemotherapy”,发表在nature communications上(PMC5500396)

这篇文章主要说明着丝粒和着丝粒蛋白相关表达基因,即CEN/KT具有针对于肿瘤的预后和预测能力,采用CES衡量。那么首先核心的问题是怎么找芯片数据。

本篇文章的数据是从GEOTCGA数据库中得到,其中从GEO数据库中获取12个癌种的13个数据库,从TCGA数据库中获取18个数据库。


第一步。列举了31种与着丝点着丝粒相关蛋白的基因CEN/KT)。

第二步。利用Kaplan-Meier分析方法对预测进行分析,筛选出14个与肿瘤进展有关的14GEN/KT 基因。


第三步。将该结果利用TCGA的临床数据进行生存分析,发现GES确实与癌症中的几种不利的肿瘤特征有关,并且GSE能够作为肿瘤病人的生存期和复发及转移情况的预测指标。


第四步。针对于不同癌种的不同分期进行分层分析。

最后。在经过放化疗治疗后的病人进行Kaplan-Meier分析和建立cox模型对临床数据校准,发现CES对经历过防化疗后的病人也是有预测的作用。



确实,GES在多种肿瘤的预后都有作用。综上,仅仅利用数据库的数据就得到了想要的结论,想要发表SCI论文也就并不困难了。
另外,ArrayExpress、GEO和TCGA等数据库的使用小编也会在后续推送中详细介绍,敬请期待~


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