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泼点儿冷水 虽然最终的答案比较残酷，但小编还是得跟大家说一句，单单只做转录组测序，你可能只有不到1/10的概率发高分文章（IF>5分），一般最多只能到1-3分。 转录组测序如何发高分文章呢？其实只需要走好这三步。
三步走 1）首先，你必须对你的研究方向有充分的了解，这样你才能设计出一个比较科学相对比较创新的实验方案，所以好的科学设计是第一步； 2）然后，你得认识到转录组测序只是一种工具，它只是你实验方案中的一个方面，你需要结合多层次的数据，如小RNA，lncRNA，甲基化等等，从多维度立体阐述你的科学问题，这是第二步。 3）最后，你需要对你的各类组学数据进行个性化挖掘，因为单纯的数据罗列是无法满足你对科学问题追根溯源的目的的，因此在这里你可能需要一个好的生物信息分析伙伴进行个性化数据挖掘，他能快速实现你的想法，这是第三步。 也就是说好的科学设计、多角度综合分析还有给力的数据挖掘是高分文章的前提。问题又来了什么叫做好的科学设计呢。 一、如何设计一个好的科学问题？ 这里其实不是小编的专长，也无法一一举例，我只能总结一下好的科学问题都是从哪个维度去设计的。 第一类：你的科学问题是你研究领域非常重要或热点的问题； 第二类：你的科学问题具有重要的应用价值； 第三类：你的科学问题具有重要的创新与引领价值，它是未来的热点；（这个高度一般人无法达到）
二、如何用好转录组测序这个工具？ 一个好的科学故事必将是从各个角度综合去阐述一个问题，并且能够做到相互验证的。再拥有其他数据的情况下，小编跟大家分享下如何利用好转录组测序这个工具。 转录组测序一般是在你有了一部分生理生化的实验结果，如表型差异、生理指标发生明显变化或有效物质含量出现明显差异等等，在这个基础上你可能会问自己，这些现象内在的机制如何。所以，转录组测序核心回答的是那些基因组存在表达差异，这些存在差异的基因都涉及什么功能，是如何发挥作用的。 下面是一张差异基因展示图片，你可以查看你的各种处理之间基因表达差异的总体概括： 下面是一张差异基因在KEGG代谢通路上的展示图片，你可以查看你的每个差异基因组都涉及那个代谢通路，在这里说不定你能找到你想要的机制： 下面是3张差异基因富集结果展示图片，是针对GO与KEGG数据库进行分析的，从中你能发现你的各种处理间的差异基因主要涉及那些功能模块或代谢通路。请注意，这里都是宏观上的结果，你需要基于这些结果去对它们中涉及到的差异基因组进行逐一查看与分析。 GO一级分类富集分析图 各级GO模块富集分析图示 KEGG模块富集分析图展示 三、如何获得给力的数据挖掘能力？ 给力的数据挖掘能力这里其实还是有一定的门槛的，并不是随便跑跑流程就可以习得的技能。建议这里可以去跟懂生信的小伙伴、单位、公司去合作，让专业的人做专业的事，强强联合，彼此共赢。 下面列了一些常见的个性化分析，但是需要注意的是，既然是定制化，那它就需要根据你的需求进行反复调整，这才是真正的DIY定制。 DIY定制化分析展示 1、基因互作网络图 2、基因表达热图 3、转录组基因表达与甲基化水平关联图 4、基因共表达分析图 5、差异基因共表达趋势分析 文章转载自百迈客生物科技 |
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