医生做科研，就该怎么干！用别人的数据，发自己的文章！

随着高通量测序和多组学数据的爆发式增长，现代科研已不再是“实验至上”模式，而是逐步走向“干湿结合、数据驱动”的新路径。说来，我们已分享很多生信文章，也解读很多顶刊前沿文献，但是并没有很好地回答干湿结合的思路和关键技能。我们结合一篇直播课件与两篇经典文献，系统梳理如何从公共数据出发，挖掘关键基因并完成功能与机制验证，形成一篇完整的研究论文。

关于为什么我们要学数据挖掘，我们很早就做过回答了！很多同学在面对实验瓶颈、缺乏研究方向时感到迷茫，数据挖掘恰恰能提供“课题灵感”和“验证方向”。不再完全依赖实验室前期积累，而是直接从海量公共数据库（GEO、TCGA、GTEx等）中挖掘差异表达基因或关键基因。同时，不需要自己测序，即可获得大量样本的表达谱、生存数据、临床信息。通过生信分析，可以初步判断目标基因的表达模式、预后价值、信号通路富集情况，降低实验盲目性。问题的关键不是要不要生信，而是如何学好生信，用好生信！

数据挖掘的基本思路核心是表达有差异 → 差异影响表型 → 表型可验证 → 机制可阐明。比如这篇题为UBQLN4 is activated by C/EBPβ and exerts oncogenic effects on colorectal cancer via the Wnt/β-catenin signaling pathway的研究论文，清晰展示了“生信引导实验”的全流程，是生信学习和干湿结合入门的范本论文。

差异表达分析。使用TCGA数据发现UBQLN4在结直肠癌中高表达，并通过GEO数据库、临床样本qPCR和WB验证。IHC结果进一步确认其表达与肿瘤大小、分期、淋巴结转移正相关。预后与诊断价值，Kaplan-Meier分析显示高表达UBQLN4患者预后更差。ROC曲线表明UBQLN4具有诊断潜力（AUC > 0.7）。

表型验证（功能实验）。增益功能实验：过表达UBQLN4促进细胞增殖、迁移、侵袭（MTS、克隆形成、Transwell、划痕实验）。缺失功能实验：敲低UBQLN4抑制上述表型，并在小鼠模型中验证其抑瘤作用。

机制探究。通过双荧光素酶报告基因、ChIP实验证实C/EBPβ直接结合UBQLN4启动子并激活其转录。GSEA通路富集分析提示Wnt/β-catenin通路富集，WB验证UBQLN4上调β-catenin和c-Myc表达。敲低c-Myc可逆转由UBQLN4过表达引起的促癌表型，确认其下游作用。

肿瘤生信论文中必备的实验技能

同样，在题为Endothelial cell-specific molecule 1 drives cervicalcancer progression的论文中（Cell Death & Disease, 2022），作者遵循类似路径，并结合RNA-seq筛选下游靶基因SYT13，揭示ESM1促进EMT的新机制。

很多果友误以为生信分析是终点，其实恰恰相反！生信是科研的起点，帮助我们定位目标基因，验证功能与机制。两者结合，才能形成完整的证据链，支撑起一篇扎实的SCI论文。如果你刚接触生信，建议按照“纯生信 → R语言基础 → GEO/TCGA分析 → 单细胞分析”三步走策略。同时，坚持精读高质量文献，学习其分析逻辑与实验设计。因为，生信只是工具，思维才是引擎。

推荐生信作业：①掌握 R 语言基础与ggplot2绘图；②学会GEO/TCGA数据下载、清洗、差异分析和富集分析；③结合1-2篇示例文献（如上述论文），模仿其分析流程；④设计并开展实验验证，完成“干湿闭环”。