低分不做实验蚊帐的生态学调查

大家都想着是要随手就能发出蚊帐来，其实说实话，哪儿有这么容易呢？低分不做实验的蚊帐也不是那么容易随手就灌出来的。

为了这个我调查了一下这类蚊帐的生态哈，首先是在pubmed上搜一下肿瘤方面的不怎么做实验的蚊帐：

没错，一般来说搜“bioinformatics cancer”就基本能搜出来了。当然，我选择了一下发表的时间：

也就是近半年的蚊帐，都讲了哪些……接着，选择一下分值，挑个低分的：

1-2分的蚊帐，大致分成两类，第一类是全凭数据挖掘，从各个角度各个层面挖数据，用的呢，也就是芯片数据库、DAVID（做GO分析和KEGG Pathway分析），还有就是STRING配合Cytoscape分析PPI。

另外一类就是数据挖掘找出差异基因后，用简单的实验来进行验证，比如qPCR或者WB。还有的会涉及到一些细胞的功能实验。

我们再把指针调到2-3分：

这个分值下的蚊帐在数据挖掘上，有很多是通过多个芯片挖掘后整合在一起获得结果的，在蚊帐里会有很多类似这样的分析策略图：

当然，最终的结果还是显示出一堆Network图。这样的蚊帐，大多数是miRNA和甲基化相关的，由于这种芯片或者测序数据比较容易挖掘。由于是转录或者转录后调控，所以也有一定的表达相关性。有的蚊帐，是通过实验后发现的差异，然后去数据库中进行再验证的：

比如生存曲线，基因表达的箱状图，都给已有的验证一个进一步的说明。

华丽丽的分割线

李莫愁博士：蚊帐中有生物信息学的数据挖掘和分析并不是不好，也不能直接扣上灌水的帽子，其实蚊帐没有好坏。通过数据的挖掘，找出方向，然后通过这个方向，深入研究机制，其实也是不错的选择呢。这个比较时候前期没有经费，也没有课题方向的同学来考量设计自己的课题。好啦，今天就先策到这里吧。