❶ 4個步驟入門生物信息學分析 | 基礎+工具
生物信息學看似復雜，實則通過四個關鍵步驟可輕松入門。首先，理解生物信息學的本質——它是生物學、計算機科學與統計學的交叉，需要對這些領域有基本認知。其次，盡管內容廣泛，如DNA、RNA分析等，但通過學習特定領域的分析方法，如腫瘤研究，可以聚焦入門。第三，掌握文章套路和數據復現至關重要，學會解讀文章邏輯並能復現數據是技能的基礎。具體來說，挑分子是篩選相關基因，圈功能則是理解其生物學功能和信號通路，聯關系探究分子間的相互作用，而靠臨床則是將分子與臨床表現關聯。
例如，通過研究HOXD10在膠質母細胞瘤中的作用，可以實踐這些步驟。通過數據挖掘，從GEO和TCGA資料庫獲取基因表達數據，利用GEO2R進行差異表達分析，再用GSEA、DAVID等工具進行功能富集分析，構建PPI網路。掌握這些工具和方法後，你將能靈活運用到不同的生物信息學項目中。
常用資料庫如GEO、TCGA和可視化網站如cBioPortal、GEPIA等為數據獲取和分析提供了資源，而R、Python等編程語言則是進行深入分析的強大工具。通過這些步驟，即使沒有生物學或計算機背景，也能逐漸精通生物信息學分析。想了解更多實例和工具，可以參考往期的熱門內容，如論文規范、繪圖工具、文獻管理等，一步步踏上生物信息學的探索之旅。