您想要的臨床科研高分文章快速發表攻略!

發布時間:2019-12-13 11:17     文章來源:未知     作者:百替生物

截至2018年,中國有301萬執業醫師,幾乎都有晉升壓力,而晉升又都有文章要求。然而高效快速發表高水平文章卻并不簡單,這讓工作忙碌的臨床醫生更加焦頭爛額!
剖析原因其實也很簡單,臨床工作忙碌沒時間專心研究,科研經費不足,再加上實驗室人手匱乏,就算物質條件滿足,沒有好的研究思路也是徒勞。

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純生信發文遇瓶頸
近些年,使用生信分析手段,不用做實驗就能發SCI吸引了不少科研人員扎堆發文。2010年以來,生信類發文量(這里包含了生信分析+實驗驗證的文章)可謂是一路飆升,但現在也遇到了瓶頸。單純從GEO、TCGA找數據做生信挖掘發表SCI的拒稿率越來越高,能發的分數也偏低。之前Oncotarget占了生信類1/3的發文量,但現已被剔除SCI,難以灌水。目前發文多數集中在1-5分,想要10以上文章還是需要加實驗驗證。
數據來源:小張聊科研
純生信文章越來越難發的原因:一短期內刷出來的文章大多較為粗糙,包括數據量和作圖,審稿人和編輯審美疲勞,拒稿越來越多;二是這些文章一般為多腫瘤組學分析,只有猜想沒有后期實驗驗證,對醫學的長遠發展價值有限。
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純實驗文章不容易
純生信越來越難,那傳統做實驗發文章呢?想必做過的都知道,總結一句話:不僅難,還貴,周期還長。
  • 前期研究思路的確定,臨床樣本的收集,到后期數據的分析和作圖寫文,對于幾乎在手術看診輪軸轉的醫生來說著實難。

  • 好不容易設計好實驗思路去做,奈何又面臨高昂的試劑耗材和技術檢測,做實驗耗上的人力成本和時間成本更是無法用金錢來衡量。

  • 反復篩選有價值的興趣分子,無數次預實驗和失敗重做,也使得實驗周期變得更長。

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大數據挖掘+機制研究
如何正確看待生信和實驗?生信挖掘最大的價值在于可以為進一步為科學實驗提供可靠的思路,實驗則驗證前期猜想并向臨床轉化。因此生信挖掘和實驗驗證的結合才是醫學科研的黃金搭檔
 
普略醫學針對發文面臨的困難和機會,推出大數據挖掘+機制研究整體解決方案,分為基礎版、高級版和突破版,助力醫生高效快速發表高分文章!
基礎版:生信分析+細胞動物水平基礎驗證
高級版:生信分析+細胞動物水平驗證及機制研究
突破版:生信分析+細胞動物水平驗證及機制研究+臨床應用指向轉化
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基礎版案例
1)從GEO和Array Express數據庫中獲取結直腸癌相關的miRNA數據集(7個),每個數據集單獨分析之后,合并分析結果,篩選出11個差異表達的miRNAs;
2)為增加數據結果的可信度,又利用TCGA中結直腸癌miRNA表達數據進行了驗證,縮減到了4個。
  
    
3)利用TCGA的臨床數據進行生存分析,縮減到了1個(miR-195)
4)miRNA靶基因預測工具預測miR-195的靶基因,取交集,得到71個mRNA:
5)KEGG分析,確定相關通路,及靶基因(71個mRNA→1個)。miR-195的靶基因之一YAP1是Hippo signaling pathway通路中一個非常重要的轉錄因子
6)標本驗證目標分子X和靶基因Y表達負相關性和生存分析(PCR和WB)
7)后續細胞和動物驗證(過表達、低表達;增殖、克隆形成、周期、腫瘤生長曲線、結合部位突變反向驗證等)
    
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升級版案例
1)GEO數據庫(GSE45856),篩選出14個上調miRNAs,標本驗證出4個,選擇1個,進行細胞功能驗證
2)miRNA Y生信預測靶基因Z,并進行細胞驗證( miRNA Y——靶基因Z)
3)對miRNA Y上游生信預測(starbase),20個,標本驗證篩選1個;細胞實驗(突變結合位點, pull down等技術檢測circRNA X——miRNA Y)
4)細胞水平研究circRNAX——miRNA Y——靶基因Z和動物水平研究circRNAX
  
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突破版案例
1)腫瘤類型(更多):20多種癌癥(6475個標本)+455癌細胞;數據來源:TCGA、COSMIC
2)挖掘角度(大招):lncRNA 的基因組表觀遺傳分析:mRNA 和 lncRNA 的基因啟動子區進行了組蛋白甲基化、乙酰化、 CpG 島甲基化水平 。(相對普通分析:增加了差異基因、 PPI 網絡、 GO 分析 KEGG 富集、ceRNA 網絡  )
3)LncRNA表達水平挖掘(聯合甲基化分析):2123 個差異表達的 lncRNA,其中包括 1006 個高表達 以及 1117 個低表達
4)Top 20 lncRNA與臨床預后相關性挖掘(至少一種腫瘤差預后有關)
5)選一個乳腺癌差預后相關的lncRNAX(高水平,預后差):LncRNA X細胞+動物功能驗證
6)分子機制研究:敲低+RNA-seq(805個)——TCGA相關基因挖掘(2005個)交叉選擇重疊基因,GSEA富集分析,確定下游pathway/targets Y
7)互作片段分析:deletionmapping實驗
8)轉錄因子Y 下游靶基因挖掘和細胞驗證
    


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