不用做细胞实验！如何利用公共数据库（如TCGA/GEO）撰写一篇高质量的肿瘤临床SCI？

　　提到肿瘤SCI论文，很多人的第一反应都是：

　　“必须做细胞实验。”

　　“必须养细胞、做WB、做PCR。”

　　“没有实验室条件根本发不了SCI。”

　　事实上，随着生物信息学(Bioinformatics)的快速发展，越来越多高质量SCI论文已经不再依赖传统湿实验，而是通过TCGA、GEO等公共数据库完成数据挖掘与临床分析。

　　尤其对于临床医生、研究生以及科研时间有限的研究者来说，利用公共数据库开展肿瘤研究，已经成为发表SCI的重要途径之一。

　　那么，不做细胞实验，究竟如何利用TCGA、GEO等公共数据库完成一篇高质量肿瘤临床SCI?

　　本文带你了解完整思路。

　　为什么公共数据库研究越来越受SCI期刊欢迎?

　　过去肿瘤研究大多依赖：

　　细胞实验

　　动物实验

　　组织样本检测

　　但随着高通量测序技术的发展，全球积累了大量公开数据资源。

　　这些数据库包含：

　　基因表达数据

　　临床病理信息

　　生存随访数据

　　突变信息

　　免疫浸润信息

　　研究人员无需自行收集数百例患者样本，就能直接开展大规模分析。

　　相比单中心研究，这类数据往往具有：

　　样本量更大

　　数据标准化程度更高

　　统计学效能更强

　　可重复验证

　　因此越来越多SCI期刊开始接受高质量数据库研究。

　　肿瘤SCI最常用的公共数据库有哪些?

　　TCGA数据库

　　TCGA(The Cancer Genome Atlas)是目前肿瘤研究领域应用最广泛的数据库之一。

　　涵盖：

　　30余种癌症类型

　　上万例患者样本

　　RNA-seq数据

　　DNA突变数据

　　CNV数据

　　临床随访数据

　　常见研究方向：

　　预后模型构建

　　生存分析

　　差异表达分析

　　免疫微环境分析

　　突变谱分析

　　对于初学者来说，TCGA通常是肿瘤SCI选题的第一站。

　　GEO数据库

　　GEO(Gene Expression Omnibus)是美国NCBI建立的基因表达数据库。

　　其优势在于：

　　数据量巨大

　　覆盖疾病广泛

　　可作为外部验证队列

　　很多高分文章都会采用：

　　TCGA作为训练集

　　GEO作为验证集

　　从而增强研究结果的可信度。

　　其他常用数据库

　　除了TCGA和GEO之外，还有：

　　GTEx(正常组织数据库)

　　ICGC(国际癌症基因组联盟)

　　TARGET(儿童肿瘤数据库)

　　CCLE(癌症细胞系数据库)

　　HPA(Human Protein Atlas)

　　TIMER(免疫浸润数据库)

　　合理联合多个数据库，往往能够提升文章创新性。

　　一篇高质量肿瘤SCI通常如何设计?

　　第一步：确定研究基因

　　常见选题来源：

　　文献热点基因

　　例如：

　　TP53

　　EGFR

　　KRAS

　　CDKN2A

　　优点：

　　容易找到研究基础

　　缺点：

　　同质化严重

　　新兴热点基因

　　通过最新文献筛选：

　　铜死亡相关基因

　　铁死亡相关基因

　　焦亡相关基因

　　乳酸化相关基因

　　RNA修饰相关基因

　　近几年SCI发表数量增长明显。

　　第二步：差异表达分析

　　主要回答：

　　目标基因在肿瘤组织和正常组织之间是否存在显著差异?

　　常用分析：

　　Boxplot

　　Violin Plot

　　ROC Curve

　　获得基础结果后即可形成文章第一部分。

　　第三步：生存分析

　　这是肿瘤SCI的核心内容之一。

　　常见分析包括：

　　Overall Survival(OS)

　　Disease-Free Survival(DFS)

　　Progression-Free Survival(PFS)

　　通常采用：

　　Kaplan-Meier分析

　　Cox回归分析

　　明确基因与患者预后的关系。

　　第四步：构建预后模型

　　近年来SCI期刊特别关注：

　　风险评分模型(Risk Model)

　　常用方法：

　　LASSO回归

　　Cox回归

　　Nomogram列线图

　　相比单基因分析，多基因模型更容易获得较高影响因子期刊认可。

　　第五步：功能富集分析

　　明确基因可能参与的生物学功能。

　　常见方法：

　　GO分析

　　KEGG分析

　　GSEA分析

　　进一步解释潜在机制。

　　第六步：免疫微环境分析

　　目前肿瘤领域最热门方向之一。

　　常见分析：

　　Immune Cell Infiltration

　　Immune Checkpoint

　　TMB

　　MSI

　　尤其适用于：

　　肺癌

　　肝癌

　　胃癌

　　乳腺癌

　　结直肠癌

　　相关研究更容易获得编辑和审稿人的关注。

　　不做实验能发几分SCI?

　　这是很多研究者最关心的问题。

　　事实上，纯数据库研究已经发表于不少SCI期刊。

　　常见影响因子区间：

　　研究类型IF范围

　　单基因分析2-4分

　　多基因预后模型3-6分

　　免疫浸润分析4-8分

　　多数据库联合验证5-10分+

　　当然，最终影响因子仍取决于：

　　创新性

　　数据质量

　　分析深度

　　期刊定位

　　单纯堆砌分析图表已经越来越难获得高质量期刊认可。

　　如何提高数据库SCI的录用率?

　　很多被拒稿的数据库文章都存在同样的问题：

　　选题老旧

　　创新性不足

　　缺少外部验证

　　统计分析不规范

　　图表质量较差

　　建议重点提升：

　　强化创新点

　　例如：

　　新型细胞死亡机制

　　RNA修饰方向

　　肿瘤免疫治疗预测

　　增加验证队列

　　TCGA发现

　　GEO验证

　　已经成为很多SCI期刊默认要求。

　　加强临床价值分析

　　不要只讨论基因表达。

　　还应结合：

　　TNM分期

　　病理分级

　　生存结局

　　治疗反应

　　增强临床转化价值。

　　FAQ

　　Q1：没有实验室条件可以发表肿瘤SCI吗?

　　可以。

　　目前大量肿瘤SCI研究基于TCGA、GEO等公共数据库完成，通过生信分析和临床数据挖掘同样具备发表价值。

　　Q2：TCGA和GEO哪个更适合新手?

　　一般建议优先从TCGA开始。

　　TCGA数据结构规范，配套分析教程较多，适合作为生信入门数据库;GEO则更适合作为外部验证数据来源。

　　Q3：纯数据库研究能发表几分SCI?

　　通常可达到2-6分左右，若结合免疫分析、多中心验证和创新机制研究，部分文章甚至能够发表在8分以上期刊。

　　Q4：不会R语言还能完成TCGA/GEO研究吗?

　　可以学习基础R语言分析流程，也可以寻求专业科研指导。

　　例如海马课堂近年来针对生信SCI、肿瘤数据库研究、TCGA/GEO数据挖掘等方向提供科研辅导服务，帮助研究者完成选题设计、数据分析和论文写作规划，对于缺乏科研经验的学生和临床医生来说具有一定参考价值。