R语言生信分析。新版TCGA，GEO，等公共数据库常规分析。ggplot画图，包括热图，火山图，散点图，小提琴图，韦恩图，相关性热图，表达箱式图，生存曲线，ROC曲线，桑基图，森林图，气泡图，弦图，单基因共表达热图，列线图等。
有很多粉丝总是抱怨自己的生信分析文章已经投稿了1-2年，一直都在被秒拒的路上，发不出去，结果一打开文章看，基本都是预测模型，没有啥新的内容和观点，除了模型就没有啥可以讲的了，整来整去就是列线图、ROC曲线、校准图、热图、免疫浸润的图等:
生物信息学是生命科学研究的重大前沿领域，未来将占据生命科学研究的半壁江山。已经有越来越多的小伙伴投入到生物信息的学习中，但是入门难、深入慢、摸不到方向等都成为持续学习的拦路虎。本文根据生物信息技术大牛成长经历和华大人才培养经验总结入门攻略，带领小伙伴们全面破解生物信息学习难题。
粉丝小Q:小云小云，我看了你们推荐的单细胞数据分析思路，生信小白表示，有点难。看完了文章，是不是思路很简单，基本上就是构建一个风险预后模型，然后进行一些模型评估分析，超级适合新手小白作为自己首篇生信文章的模板，如果你关注的疾病还没有做内质网应激方向生信，直接拿去复现吧。
Tu Z， Ouyang Q， Long X， Wu L， Li J， Zhu X， Huang K. Protein Disulfide-Isomerase A3 Is a Robust Prognostic Biomarker for Cancers and Predicts the Immunotherapy Response Effectively. Front Immunol. 2022 Mar 25;
据后台数据显示，截止2020年5月6日12点，病毒基因组检测平台共向来自上海市公共卫生临床中心、复旦大学、复旦大学附属儿科医院、遵义医科大学等机构的用户提供了224次检测服务，检出了包括Covid-19、Hepatitis B virus、Influenza A virus在内的
概述基因测序可以分为“湿”实验和“干”实验两个阶段。其中“湿”实验指的是将待测样本利用实验室方法进行核酸提取、文库构建（包括片段化、富集、扩增等一系列过程）到完成上机测序的实验过程，而“干”实验则是从得到下机数据开始，到完成生信分析和报告解读的整个过程。
提起生信分析，大家脑子里蹦出来的第一个想法是不是找转录组或者基因组数据?转录组数据确实也是生信分析应用最普遍的数据，既然应用这么普遍，研究数量这么多，那么创新性相对也就被弱化了，所以我们是不是应该考虑换一种想法，换一种数据试试呢?
