生信早已占据了meta分析在生物医学的发文地位，根据朋友的公众号后台统计（2018年-2021年），问生信相关问题的粉丝超过2万+，而问meta分析相关问题的人不到20人，这样的差距是多么的恐怖。临床医生或者医学研究生基本都上跑去学习生信了。虽然这么多人都去研究生信，但是跟meta分析一样，高质量的文章还是比较少的，能够在临床中得到应用的就更少了。那么如何做高质量的生信，发高分SCI呢？基本上都是离不开下面三步：
01、确定分子
发现目标分子，第一步基本上人人都可以做，学习过生信数据挖掘的人都可以做到。例如最常见的就是通过GEO、TCGA下载相关数据、差异分析、预测模型、生存分析等分析筛选确定得到一个合适的分子。做完这些就可以发文章了，这也就是大家平时常见的纯生信，挖别人的数据，发自己的SCI。
上面都是基于别人的数据做出来的结果，但是不一定得到验证，有可能是假阳性结果。为了结果更加可靠，有条件的人就会补充自己的样本测序数据和临床数据，例如某基因在某癌中是否高表达，生存分析结果是否跟数据挖掘一致。就在这一步，就可以拉开距离了，因为很多人没有经费、没有临床样本，只能做纯生信，这就是这么多人发纯生信的原因。
02、功能研究
找到了合适的分子，就看看分子有什么作用。做完第一步的工作就需要开始进行分子的体内外功能研究。这些都是需要看钱来做的，没有钱就没有办法了。经费充足的做完细胞水平的又做动物水平的，钱少的可能连挽救实验都没有办法做。有些审稿人一看到人家没有做挽救实验就要求立刻补，不是人家不想补，而是没有钱补。就好比某些审稿人要求做纯生信的人补充自己的测速数据结果，这些作者要是有这样的条件会不补？也正因如此人家才只做纯生信的。
03、分子机制
知道了分子有什么作用，当然需要探索分子如何发挥作用的？这一步是最有深度的，也是风险最大的一步。既需要大量的经费，也需要丰富的经验和一定的运气，好的阳性结果是不容易得到的。如果得到了比较好的分子机制结果，也能理论上解决了一些关键的科学问题，发十几分的文章问题不大。这些都是需要充足的科研经费和积累的经验来支撑的，当然也要一定的运气。之前有朋友运气不好，前前后后花费70多万经费，结果分子机制这部分没有什么好结果，自己又不忍心造假，就发两篇3分SCI。当然，经费少的可以搞一下简单的分子机制，例如串一下明星通路，不过这样文章的档次也大大下降，只能发一些低分文章。
总结：做生信跟做高考数学题一样，基础送分题一般人人都会（纯生信），中等题可以淘汰部分人（纯生信+功能实验），压轴题将淘汰绝大多数人（纯生信+功能实验+复杂分子机制）。
