最近想必大家在公众号上看到一则消息，几乎刷屏。2020年9月3日，由中国科学院分子细胞科学卓越创新中心（生物化学与细胞生物学研究所）曾嵘研究组、吴家睿研究组与海军军医大学第一附属医院（上海长海医院）张卫研究组联合国科大杭州高等研究院系统生物学重点实验室等在Cancer Cell上发表了题为Integrated Omics of Metastatic Colorectal Cancer的研究论文。
看到这个文章，小编着实羡慕了一番，大样本量，多组学研究，是组学高水平文章的趋势。同时大样本量，多组学是数据挖掘爱好者必然分析的数据来源。
小编一直从事各种组学的实验和分析，本期跟大家一起学习一下这篇文章，我们很少有机会去自己准备大量样本做多组学实验，但我们每个做相关领域研究的，都可以去分析数据。在做分子机制研究挑选分子时，通常要找差异表达的基因，蛋白。而这样的大样本正是最佳的数据。TCGA和GEO基本只有RNAseq相关的，缺乏蛋白表达谱和磷酸化表达谱。
主要讨论内容：
（1）结合文献学习多组学联合分析的思路。
（2）作者是如何寻找转移病人独有特征的？
（3）大样本量的文献数据如何在自己的文章中使用？
以下是视频录屏链接，有需要的老师可以观看。
