推 荐 | 手头有组学和生信分析数据，如何用好才能实现文章突破？

主要观点总结

本文主要介绍了处理组学数据时如何从质控判断、结论判断、思考和查询到基于新发现的进一步分析和验证四个步骤来挑选线头并把故事讲好的方法。文章强调了组学数据的特点和解读的重要性，以及如何在拿到数据后通过一系列步骤发掘出有价值的亮点。

关键观点总结

关键观点1: 组学数据特点和处理流程

组学数据又多又杂，需要先进行质控判断，再进行分析和解读。质控步骤是后续分析的基石，需要排除样本弄反、分组错误等问题。

关键观点2: 如何从数据中发掘亮点

从数据中初步看结果是否符合预期，并思考基因、药物或疾病的相关报道，进一步分析和验证新发现。

关键观点3: 数据分析和故事叙述的区别

做研究时先有假设再通过关键实验验证，而讲故事时需要考虑研究的亮点，如何包装数据和结论以引起编辑和审稿人的兴趣。

关键观点4: 对组学数据分析和解读的建议

需要结合文献报道确认新发现，对信号转导、通路和生物学过程有一定的背景知识。同时要注意分析层面和实验层面的验证，以及差异基因数量较少时的处理方法。

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