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的四个步骤，强调了在拿到组学数据时如何挑选出有意义的发现并将故事讲好。文章还提到了组学数据的特点以及在进行数据分析时需要注意的一些问题。

关键观点总结

关键观点1: 组学数据的特点

组学数据又多又杂，需要先进行质控判断，对数据的可靠性进行评估。

关键观点2: 四个处理步骤

拿到组学数据时，需要按照质控判断、结论判断、思考和查询以及基于新发现的进一步分析和验证这四个步骤进行处理。

关键观点3: 质控判断的重要性

质控判断是后续分析的基石，需要排除样本弄反、分组弄错、样本收集储存等问题，然后才能对数据进行分析和解读。

关键观点4: 思考和查询的关键

在第二步的基础上进一步看数据，除了符合预期的结果外，要特别关注那些意想不到的发现，这些往往是创新点的开始。

关键观点5: 基于新发现的进一步分析和验证

在完成思考和查询后，需要基于新发现进行进一步的分析和验证，这不仅包括用更多的数据集支持结论，还包括对新发现的大致情况进行了解和分析。

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