经常有医生朋友来问「我，科研小白一枚，下定决心搞一篇 SCI，但努力都不知道往哪个方向

经过我多方咨询大佬，帮大家打探到啦，小白最适合这 3 类：

综述、回顾性研究、数据挖掘

当然，大家要根据发文需求选择最适合自己的，但其中有一种类型是怎么都不会出错的，那就是数据挖掘，尤其是霸占 C 位的肿瘤数据挖掘，为什么呢？

7 大优点，各癌种都能挖

▎可挖数据多、且类型丰富；

▎分析角度多样，每年都有新热点；

▎省力，无需随访和实验；

▎接收的期刊广，命中率高；

▎原始研究，发的是 article；

▎可晋升，可毕业，可申国自然；

▎周期短，适合时间紧张的人；

有朋友一听到肿瘤，就开始没自信了，这这这，自己能行吗？

行，你当然可以！肿瘤数据挖掘还真不需要有啥基础，你只要知道「DNA 转录成 RNA，RNA 翻译成蛋白质」就足够了。

为什么会说到 DNA、RNA、蛋白质呢，其实，肿瘤数据挖掘围绕的就是这三者，今天重点说一下最好做的 DNA 和 RNA。

01 先说 DNA，即基因组学

大家做的话，聚焦这 3 点：染色体、突变和甲基化。其实，做起来很快，举一个例子：

这两篇文章，就是简单的将人群是否发生某基因突变，分成两组，看免疫治疗的预后差异，最后队列验证确实有差异，然后就发了篇 10+ 的SCI。

拿你来说，先选定所在科室的一个癌种，然后从公开数据库挖掘到临床患者的数据，锚定一些可能有关的基因，去分类，看差异，再简单验证一下，就齐活了。

02 再说 RNA，即转录组学

如果说 DNA 好做，那么 RNA 先对来说更具优势，因为它不仅好做，还好发，可做的方向也更多，8 大方向随便选

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