15套肿瘤/非肿瘤数据挖掘实操课程免费送！
今天小编为大家带来一篇今年11月刚刚发表在Molecular Cancer的单基因泛癌letter，文章题目为Hiding in the dark: pan-cancer characterization of expression and clinical relevance of CD40 to immune checkpoint blockade therapy，影响因子27分+！
也就是纯生信单基因泛癌分析。它的结果很简单：1、CD40与1型抗肿瘤反应和良好预后有关：
2、CD40靶向RAS/RAF/PI3K，与免疫治疗相关:
就OK了，之前听老板说过好多次，我有位大师兄很厉害，发了很多SCI。后来有机会和他一起吃饭，才得知他发的 SCI 的主要是生信分析、数据挖掘。医院认可的，不用做实验就可以完成。
于是我也闭门造车的自学起来，起初学习起来并不顺利，走了不少的弯路。因为心疼钱，没有报培训班，在网上找学习资源，都是零零散散的。
慢慢的我写了 2 篇纯生信，向中文期刊投，通通被拒。
后面我去请教大神师兄，他说我的学习不够系统，要我不要去百度，要报学习班，系统性的学习，跟着老师实操。于是便分享了几份纯生信实操的视频课程给我，我从头系统的学习了一遍，花了一周的时间。
终于在前几天，收到了第一篇文章接收的消息，虽然只是2.7 分的入门级杂志，但是心中还是满满的成就感。
我相信很多人也在自学生信，都是公众号这里看一点，那里看一点，知识非常零散。所以，大家一定要系统化的学习，我把我系统学习的：
【15套肿瘤/非肿瘤数据挖掘实操课程】
免费发送给大家
这里面都是按照范文套路进行实操降解
比如5分的套路、3分的套路
一步一步零基础入门到精通！
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对话框输入关键词：15套
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反正也是免费发送给大家的，有了这些系统化学习的视频教程，任何一套视频都能发一篇 3、5分的SCI论文。这15套课程的目录如下（建议大家按照我的自学顺序，我觉得有用）：
资源截图如下：
GEO数据挖掘ceRNA机制（19节课，适用于肿瘤非肿瘤）
01、数据库简介
02、下载数据
03 ID转换
04 添加基因属性
05 差异表达
06 热图绘制
07 GPL转fasta
08 重注释比对结果
09 比对结果ID转换
10 基因属性
11 基因表达和火山图
12 绘制热图
13 lncRNA结合的miRNA
14 miRNA靶基因的预测mp4
15Cytoscape输入文件准备
16CeRNA网络构建
17基因名称转换为基因ID
18GO分析
19KEGG分析
20 课程数据文件及万能代码
TCGA数据lncRNA共表达网络构建(8节课，肿瘤)
01.共表达方法预测lncRNA靶基因简介_ok
02.基因矩阵文件加上基因属性_ok
03.LncRNA共表达分析_ok
04.基因名字转换成基因id_ok
05.靶基因的GO富集分析_ok
06.靶基因的KEGG富集分析_ok
07.富集结果中的id转换成symbol_ok
08 课程数据文件及万能代码
TCGA数据挖掘视频教程一（15节课，挖掘差异基因）
01、数据库简介
02、网页下载数据
03、命令行下载数据
04、生成矩阵
05、id转换成基因名
06、差异表达介绍
07、edgeR差异表达
08、DESeq差异表达
09、miRNA数据下载与整理
10、miRNA差异表达
11、共表达数据合并
12、WGCNA
13、生存分析介绍
14、生存分析数据准备
15、R做生存分析
16、课程数据及万能代码
TCGA数据挖掘视频教程二（挖掘差异miRNA）
01、课程简介
02、Rstudio重点配置与报错排除
03、最新TCGA-RNA表达数据下载与整理
04、RNA差异表达分析
05、ROC曲线
06、TCGA临床数据下载与整理
07、基因表达与临床因素相关性
08、临床分组表达量分析
09、生存分析
10、COX分析
11、列线图模型
12、基因表达拷贝数甲基化
13、成熟体miRNA表达数据下载与整理
14、miRNA差异表达分析
15、靶基因分析
16、基因与miRNA表达相关性分析
17、miRNA生存分析
18、GSEA分析
19、cBioPortal分析复现
20、课程数据及万能代码
TCGA数据挖掘视频教程三（挖掘转录因子网络）
01、简介
02、TCGA数据下载
03、TCGA命令行下载
04、TCGA数据整理
05、TCGA的id转换
06、mRNA提取
07、mRNA差异表达
08、IncRNA提取
09、IncRNA差异表达
10、转录因子富集分析
11、转录因子数据整理
12、cytoscape下载和安装
13、cytoscape构建转录因子调控网络
14、课程数据及万能代码
TCGA数据挖掘视频教程四（挖掘ceRNA网络）
01、TCGA数据库简介
02、软件安装
03、数据下载提取
04、差异分析
05、差异lncRNA与差异miRNA比对
06、DEmiRNA靶基因预测
07、网络构建数据准备
08、构建ceRNA网络
09、生存分析
10、课程数据及万能代码
批量挖掘TCGA miRNA
01、课程介绍
02、批量获取TCGA miRNA
03、辞选差异的miRNA
04、单因素Cox回归数据准备
05、单因素Cox回归
06、lasso回归数据格式准备
07、lasso回归
08、多因数Cox数据准备
09、多因素Cox回归分析
10、绘制列线图
11、绘制校准图
12、绘制ROC曲线
13、课程数据及万能代码
TCGA数据甲基化差异分析生存分析
01、TCGA甲基化简介
02、甲基化数据下载
03、甲基化数据提取
04、差异甲基化
05、热图
06、基因甲基化与表达相关性
07、位点甲基化与表达相关性
08、生存分析
09、甲基化和表达联合生存分析
10、课程数据及万能代码
TCGA甲基化驱动基因高级课程
01、甲基化驱动基因简介
02、甲基化驱动基因数据准备
03、甲基化驱动基因MethtylMix数据分析
04、甲基化驱动基因MethtylMix绘制图形
05、甲基化驱动基因热图绘制
06、甲基化驱动基因ConsensusPathDB分析
07、课程数据及万能代码
TCGA数据库SNP突变数据分析
01、TCGA数据库SNP突变分析简介
02、突变数据下载
03、突变数据整理和统计
04、瀑布图输入文件准备
05、瀑布图
06、带临床性状瀑布图数据准备
07、绘制带临床数据的瀑布国
08、突变和表达关系数据准备
09、绘制突变和表达关系图
10、提取生存时间
11、生存分析文件准备
12、生存分析
13、SNP位点数据整理
14、位点矩阵和表达矩阵合并
15、位点突变和基因表达关系
16、位点生存分析文件准备
17、位点生存曲线
18、课程数据及万能代码
TCGA数据库CNV拷贝数变异分析
01、CNV简介
02、数据下载
03、基因注释
04、数据整理合并
05、卡方检验输入文件准备
06、正常和癌症的CNV差异
07、圆圈输入文件准备
08、CNV绘制
09、提取差异基因的CNV矩阵
10、差异CNV基因和表达数据合并
11、CNV和表达水平的相关性检验
12、CNV和表达水平的可视化
13、基因名字转换成ID
14、GO富集分析
15、KEGG通路富集分析
16、课程数据及万能代码
TCGAimmune免疫细胞浸润
01、肿瘤免疫侵润简介
02、TCGA数据下载
03、数据整理
04、提取mRNA
05、数据矫正
06、CIBERSORT运行.
07、CIBERSORT结果整理
08、柱状图绘制
09、热图绘制
10、相关性热图绘制
11、小提琴图绘制
12、临床数据下载
13、临床数据整理
14、免疫细胞矩阵和生存时间合并
15、免疫细胞批量化生存分析
16、免疫细胞矩阵和临床性状合并
17、批量临床相关性分析
18、批量临床相关性
19、课程数据及万能代码
生信分析+免疫，妥妥上5分！
01、下载TCGA数据
02、计算样本免疫微环境评分
03、免疫微环境评分与各个临床特征的关系
04、免疫微环境评分高低与预后的关系.
05、免疫微环境评分高低样本的基因表达差异
06、这些差异基因与预后的关系，筛选预后显著相关
07、外部数据集验证这些基因.
08、课程数据及万能代码
以上是13套视频的内容，资源一共是15套，任何一套都有实操视频和课程资料：
（任何一套都是完整的）
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之前复现一篇6分的纯生信SCI论文，是发表在Genomics上2区6.2分的SCI纯生信论文是这样的↓↓↓（2020年9月的，思路非常新，值得学习（全程只要鼠标点点点就能发表）。
作者一共是用了6个结果图说明了SND1基因在肿瘤中的意义。第一张图是作者分析了 SND1 基因在各种组织及癌症中的表达情况↓↓↓。
接着第二张图作者进一步分析 SND1 基因的对癌症患者预后的影响↓↓↓。
第三到第六张图作者就分析了SND1基因可能通过什么机制影响了患者的预后？比如基因突变情况、蛋白磷酸化水平，以及与SND1互作的那些基因的功能富集分析。
所以，这一篇6分的SCI论文就是作者通过各种软件分析了SND1基因可能通过什么机制而导致癌症的发生发展。这样的一篇SCI论文，全程只要鼠标点点点就行。
那么，我们跟着他一样的操作，把SND1基因换成另外一个基因，就是一篇SCI，全程操作只要1小时就能做完，简直太方便了。
具体怎么操作呢？第一个结果 SND1 基因在各种组织及癌症中的表达情况---用哪个软件，点哪里？第二个结果SND1 基因的对癌症患者预后的影响---用什么软件，点哪里？基因突变情况、蛋白磷酸化水平、与SND1互作基因的预测等等---用什么软件，点哪里？
不用担心，我们写了一份步骤↓↓↓，教你鼠标点点点完成以上分析，傻瓜式操作，帮你节约更多的时间，快速助你文章产出。
“45页实操步骤(原价2899元)”
（45页实操步骤部分截图）
每一步打开什么软件，鼠标点哪里，只要跟着我的鼠标箭头点就行，就能把这篇6分的SCI论文做出来。然后，把SND1换一个基因，再继续操作一遍。这样，我们自己就能发表至少3分的SCI论文，一天的时间就能发表。
因为，微信推文篇幅有限，所以原文和这一份实操步骤免费发送给大家，祝大家多多SCI论文。
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