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[分享] 医学学硕研究生,研二了,没有老师带我做科研,没有实验室,没有师兄师姐带,更没有钱,我应该怎么办呢?

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发表于 2024-9-23 16:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
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发表于 2024-9-23 16:38 | 显示全部楼层
题主应该问出了许多苦X医学狗的心声。
雪上加霜的是,今年的大环境太差了,很多有实验室的人可能也经历过无法去实验项目被搁置的窘境。
像题主这个处境,就应当明确自己的目标路径:争取在条件有限的情况下发SCI,顺利毕业。明确了目标之后,就要想一个问题:有没有不用做实验也能发论文的套路?
很多人会想到生信分析,这的确是性价比之选。不过现在也不是纯生信随便发发就能中SCI的年代了。因此我们需要解决两个问题:1.现在有什么不做实验就能发SCI的方向?2.确定方向后,怎么利用生信分析的套路高效发SCI?
下面我就给大家介绍3个2023年不做实验发SCI的蓝海领域。并且给大家送上免费的生信分析教程资源合集,需要的直接划到末尾。
一、这三个方向,让不做实验发高分成为可能

1 机器学习

仅仅去年一年,生信+机器学习的套路已经在10+SCI上发了近60篇文章!
所谓机器学习,是指利用算法来检测数据中的模式,而不需要明确的指示。一个学习系统可以利用训练数据集,学会找出输入信息(例如图片)的特征与输出信息(如标签)之间的关联。
机器学习在生信分析中的运用越来越常见,越来越重要。
比如在基因组数据方面,用深度学习检测突变逐渐成为主流方法。
比如群体基因组学领域的PRS,用于基于基因组数据预测生物性状,这就是个典型的机器学习预测问题。
比如非肿瘤研究中,可以用机器学习来评估我们诊断标志物的诊断效力。
临床预测模型、筛基因、二代测序、代谢通路、非编码RNA分析、蛋白质结构功能预测、疾病亚型分型、术后预测……机器学习在这些方面的运用已经越来越多见了。
具体该如何将机器学习应用于生信分析,帮助我们在基础科研中过关斩将呢?我在8天领悟5分SCI训练营中,讲授了9重60种套路,现在免费开放给大家,方便大家学习领悟。

知乎专属福利:

从知乎报名加入训练营的小伙伴,可以获得一份151页机器学习攻略合集,从什么是机器学习,到超多实用算法详解,再到教你如何将机器学习与生信结合,手把手带领大家走上发生信高分的康庄大道。
KNN算法、Kmeans算法、决策树算法、贝叶斯公式、线性回归、非线性模型、神经网络、mlr3包……这些机器学习中至关重要的算法,这份资料包将带你拨云见日,掌握全貌。
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点击立即前往2 空间转录组

想做单细胞测序,就不要放过空间转录组。
简单来讲,空间转录组是既能够保留组织空间位置信息又能够获得不同组织空间位点转录信息的一种技术,以10x Genomics Visium技术为例,它融合了组织病理学、基因芯片、高通量测序、生物成像技术。
空间转录组测序技术目前蓬勃发展,在现有的高通量检测技术领域,它已为科学研究的发展提供了前所未有的技术支撑。
那么,为什么要把空间转录组和单细胞结合?
我们都知道单细胞测序是大腿。但是它其缺憾,那就是无法检测到空间信息,因为单细胞测序技术在将实体组织解离成单个细胞的过程中,不可避免地丢失了空间信息。空间转录组则可以提供空间位置信息,完美补偿这一点。
但是目前来看,空间转录组并没有做到完全的单细胞,其每一个spot大概会有1-10个细胞左右,所以并不是完全的“单细胞”。
因此,当我们通过算法把单细胞的精度和空间转录组联合运用起来时,我们就拥有了一个双剑合璧的完美上分利器!
这俩加起来有多牛呢?
可以说,空间转录组绝对属于新的测序技术的新宠,2021年有160篇文章发表!
其中,Cell、Nature、Science也不乏空间转录组+单细胞的身影,54+Nature子刊,40+Cell,13+可复制生信高分模板……
如果说单细胞的福利是在前两年,那么当下的福利就理所应到的在空间转录组身上。buff叠起来,文章发起来!你要是能染几张片子简单验证一下,那大杂志就更是认可有加了!
2 影像组学

如果只能三选一,那么影像组学绝对是今年必须抢占的发文先机。
影像组学的概念自诞生以来就在不断完善,一个比较成熟的定义是,影像组学指从CT、PET或MRI等医学影像图像中高通量地提取并分析大量高级且定量的影像学特征。
通俗地来讲,我们可以把它拆成“影像”和"组学”两个部分进行理解。
所谓“影像”,通常指放射影像,主要包括了CT、MR影像等;所谓“组学”(Omics),其实就是把与研究目标相关的所有因素综合在一起作为一个“系统”来研究。
影像组学本质上来说其实是一种分析思路方法,从临床问题出发,最后回到解决的临床问题。也正因此,在发文的时候,影像组学对实验并没有硬性要求
所以,你会看到——
虽然不做实验,但是入门级别的影像组学都能发6分;
虽然不做实验,但是影像组学+单细胞多组学能轻松上10分;
虽然不做实验,但是生信分析加点影像组学就能发到17+……
影像组学自2016年以来一直是热点,因此发文量飙升,但规范的影像组学论文依然能发到非常好的杂志,这是因为影像组学的价值越来越被临床认可。
随着数据越来越标准,研究越来越规范,影像组学,或者影像组+人工智能在肿瘤学等领域会愈发大放异彩。如果你恰好还会一点机器学习,那在发SCI的路上可以说是神挡杀神,佛挡杀佛了。
点击下方链接,免费学习生信分析套路,9重60种方法论,打通基础科研思路

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二、如何利用生信分析的套路高效发SCI

生信数据库和分析方法并非无穷无尽,其实做基础科研,总归都逃不过这些套路框架和生信“挑圈联靠”的四字口诀。
授人以鱼不如授人以渔,我将自己对基础科研的实操经验、对生信分析的研究感悟,总结成了一套名为“8天领悟5分SCI”的医学基础科研体系课。以下干货均节选自这套免费课程,点击链接加入训练营即可学习。

点击立即前往也可以把下面的干货耐心看完,再加入学习,反正都是免费,大家随意。
入门阶段:单变量论证

给同学们讲课的时候,我经常强调:分子与表型之间存在因果关系,单变量论证其实就是一个【造因得果】的过程。
要论证因果,必须操作因,观察果。所谓单变量研究,就是去操作代入到恒量体系里的变量(药物或者分子),去观察表型是否变化。这种套路初级阶段能胜任3分SCI左右的水平。
*生信研究中的表型,本质上就是指特定基因的列表。表型类的生信研究套路,主要在转录组为主的测序类型为主。



选自【8天领悟5分SCI】体系课第三讲 单变量研究

“表达差异(分子),有效成分(分子)”变量分为分子,药物,通路。分子分为DNA、 RNA 和蛋白;药物分为中药(复方,药团,药对,单药,活性成分)与西药(药物,有效成分);通路包括9大信号通路。其中可以做主变量的为分子和药物。



选自【8天领悟5分SCI】体系课第三讲 单变量研究

点击立即前往2.3-5分SCI套路:二元变量论证

仅仅做单变量研究的文章还是少数,更多的文章在做变量之间的组合。有了变量的组合也就有了分子机制,有了机制,就能胜任3-5分SCI的内容产出了。
二元变量,即两个变量要素组合。二元变量的逻辑论证链一般分为以下几个步骤:主变量(A)调节表型,主变量(A)调节因变量(B),Rescue证明A调节表型依赖于B。
生信数据库预测变量与变量之间关系的来源有三种:
①基于已经发表的文献;
②基于计算机算法对药物或者分子的结构进行预测;
③基于实际体内体外实验的测量计算。



选自【8天领悟5分SCI】体系课第四讲 二元变量组合

常见四种二元变量组合:
1)药物+通路:Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes数据库,简称KEGG数据库,网址http://www.genome.jp/kegg/pathway.html,提供了药物与通路之间相互作用的信息。在药物开发方面:包括抗感染药、抗肿瘤药、神经系统药物等相关通路;另外还包含靶向药物的相关通路。
2) 药物+分子:STITCH数据库,网址http://stitch.embl.de,用于检索已知的以及被预测的化合物和蛋白质之间互作关系的平台,化合物与蛋白质之间的互作关系通过实验验证,数据库,以及文献中的研究被证实。
3) 分子+通路:
DAVID数据库,用于筛选出差异基因之后的功能和通路富集分析。
Metascape数据库,网址http://metascape.org/gp/index.html ,能完成通路富集和生物过程注释,还能做基因相关的蛋白质网络分析和涉及到的药物分析。
4)分子+分子:
①STRING数据库,网址https://string-db.org/ , 适用于研究蛋白之间的相互作用网络。
② starBase数据库,网址http://starbase.sysu.edu.cn/index.php ,适用于研究miRNA target,RNA-RNA相互作用,ceRNA调控网络,以及RNA和蛋白的结合信息。
点击立即前往3.套路升级:二元变量+表型嵌套




选自【8天领悟5分SCI】体系课第四讲 二元变量组合

想让你的SCI更高级,更有逻辑层次感,可以用上表型嵌套。简单理解就是用一种表型作为解释另外一种表型发生的原因,论证手段为Rescue策略。
目前生信分析已发表的文章中,应用两种表型嵌套的文章还比较少见,但也不是不可行。可以通过数据库或者已经发表的高分文章或者特定的R包获得表型相关基因的list,就得到了这个表型相关的基因集合。如果涉及到表型嵌套的话,那么这两个嵌套的表型的基因list取交集,不就得到了与这两个表型相关的交集基因集合,大概率这些分子会与表型嵌套有关。
关于这部分的文献分析和套路拆解寥寥数语没有办法详细呈现,具体请学习我的免费课程【8天领悟5分医学SCI】↓

点击立即前往4.3-5分SCI套路:三元变量论证




选自【8天领悟5分SCI】体系课第五讲 三元变量组合

其实学会了二元组合,把两个二元组合组装一下不就是三元变量组合了吗?道理就是这么简单。
药物、分子、通路这三元变量进行组合,有意义的组合只有七种。
药物/分子+分子/通路+通路/分子
排列组合的原则是药物不做次,通路不做主,分子主次皆可。
通过将以上二元变量相关的数据库,两两组合,同样可以解决三元论证的问题。包括目标分子的来源问题是通过数据库或者生信分析筛出来的,药物的有效成分是通过数据库检索出来的。与其他分子的相互作用,与哪些生物学功能、通路机制相关也是通过分析预测缩小了研究范围。
5.套路升级:三元变量+表型嵌套

模块堆叠,排列组合。对复杂的因素进行拆解,是解决问题、减少焦虑的有效手段。从最简单的二元变量入手,再组合成三元变量,最后与多个表型变量相关基因list取交集基因相联系,即可完成本条逻辑线。
关于表型嵌套的部分,仍然建议大家直接学习课程,三言两语只能让你了解概念,并不能使技能为你使用。
点击立即前往6.5+文章必备:二元分子交互论证




选自【8天领悟5分SCI】体系课第六讲 二元分子交互

RNA可以与DNA, RNA, 蛋白结合。蛋白可以与DNA, RNA, 蛋白结合。同时化合物也可以与分子相结合。
1)蛋白-DNA(即转录因子模式)
转录因子含有 DNA 结合的结构域,能识别 启动子 DNA 序列的 motif,调控基因的转录,包括对编码基因mRNA 、非编码RNA(miRNA ,  lncRNA ,  circRNA)等的转录调节。
2)蛋白-蛋白
蛋白与蛋白通过形成复合物(complex)来发挥作用;或者蛋白通过直接结合效应蛋白,影响效应蛋白的功能。
3)RNA-RNA/DNA
RNA与RNA或者DNA间能够碱基互补配对来发挥作用。RNA既可以结合到DNA上,影响基因转录等功能,也可以结合到RNA上,在转录后水平影响RNA,比如miRNA对mRNA的调控等。
4)RNA-蛋白
RNA能够结合到蛋白上,影响蛋白的功能或者定位。同样,蛋白亦可以发作用于RNA,影响RNA的功能。
5)化合物-分子
化合物可以通过直接作用或者间接影响到细胞内靶分子的表达量以及功能活性。


点击下方链接免费学习9重60种医学科研套路,进一步了解二元分子交互模式。

点击立即前往7.分子修饰纵横嵌套

在生信中常见的分子修饰套路研究比较多的包括甲基化,拷贝数变异,可变剪切。基于这些分子修饰变化,也延伸出了不同的生信分析套路,以及配套的数据库和基于代码的分析方法。
8.三元变量一组交互

三元变量和二元交互两个模块,均可通过生信数据库/R代码分析找到合适的对应预测手段。基于药物有效成分预测靶分子,再加上靶分子预测其互作分子;基于二元交互的模块,也可以通过分子来预测富集的通路。熟稔生信套路之后,你将会发现处处皆可生信,哪哪都能预测。
点击立即前往9.三元变量两组交互

构建ceRNA网络,是生信研究多分子类型的分析中的必备保留项目。比较常见的分析方式是以miRNA为轴心,用多个数据库预测与之相互作用的mRNA或者lncRNA,又分别对其得到的mRNA或者lncRNA取交集,再导入Cytoscape中构建互作网络。另一种常见的生信数据库预测转录因子蛋白与DNA的交互,这一步可以与miRNA上游无缝衔接。




10.三元交互

三元变量两两相互作用,在生信数据库中可以对每个变量进行靶基因预测,两两取交集靶基因,缩小去搜寻三三变量两两成团的筛选范围。
以上概念看得一知半解?没关系。点击下方链接,参加8天领悟5分SCI免费课程,深度学习9重60种套路。

点击立即前往11.可冲一区:细胞交互嵌套

单细胞一直是生信分析中的高分选手。生信中的单细胞测序技术,一次可对最高30万个单细胞进行测序,得到其中每一个细胞的各基因的表达谱信息,通过筛选质控、数据标准化分析、特征提取,降维分析、距离计算、非监督聚类、聚类展示等环节,最终可以得到不同的细胞亚群。一般认为一个群代表一种细胞类型,而好几个小群构成一个大的细胞类型,而每一个小群代表该细胞类型的亚型。每个亚群的差异基因具有特异性,这种特异性的基因在理论上可以作为该细胞类型的marker基因,反过来,marker基因也可以作为鉴定和推断细胞类型的手段。
12.可冲一区:主变量分裂与嵌套成环

主变量分裂与嵌套成环
在生信分析中,主变量可以分裂也可以聚合。
主变量可以分裂成一个基因家族的不同分子,几个共表达或者功能相似的分子,或者不同可变剪切下的多个剪接体等。得到的这些分子在可以通过“圈”进行合并的生物学功能和通路分析,免疫浸润分析;可以通过“联”构建互作网络,临床相关性、预后分析等分析流程,比单个基因分析多了数倍工作量。
主变量聚合是通过临床预测模型分析,构建筛选出单个分子类型或者多个分子类型的gene signature,再走圈联靠的一系列分析流程。
嵌套成环,依旧是通过多元变量两两生信分析预测,最后首尾取交集的模式。

最后在给大家介绍一下我的免费课程
什么是8天领悟5分SCI训练营?首先,这并不是一个教会你8天产出一篇5+SCI的“逆天课程”。请有这类需求的小伙伴另寻高人。
简单概括,在这套体系课中,你将领悟9重Level,60种科研套路,学习高分文章方法论,在基础科研的套路上升级打怪。
具体来讲,无论你是医学生、规培生、还是中级医生,在这套体系课中都能根据自己的需求,有所收获。
如果你是科研小白,那就跟着课程拆解高分文章套路,打通医学科研思路,告别懵懂。如果你想冲一冲高分SCI,此刻却陷入瓶颈,那就跟着实战训练,文献分析、课题设计、论文撰写逐个击破。

如果你想入门生信分析,上述干货均在课程中有更详细的讲授,跟着学就对了。不仅教你入门生信,还教你如何将生信分析与基础科研相结合,利用生信发高分医学SCI!




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发表于 2024-9-23 16:39 | 显示全部楼层
我和你一样的情况,我们这个月就要开题了,我也打算找我一导反映情况了
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发表于 2024-9-23 16:40 | 显示全部楼层
延毕,结业(不能毕业),或者自力更生,艰苦奋斗,科研都是苦功夫,没人带自己照样可以作
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发表于 2024-9-23 16:40 | 显示全部楼层
同答主,找小导小导不管,大导又根本不知情,我已经打算鱼死网破直接去找大导了
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发表于 2024-9-23 16:41 | 显示全部楼层
自学生信
自学对实验依赖小的技术
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