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这是两篇刚见刊不久的lncRNA的signature的文章，一篇发表在Artif Cells Nanomed Biotechnol(IF=5.6),一篇发表在Gynecologic Oncology(IF=4.9)，来先瞅一眼长啥样：
从题目可以看出中规中矩的预后lncRNA signature，建模的，小编看了一下两篇文章，用的方法非常的相似，都是rbsurv；这个老早之前就介绍过大家可以回头找找，拿一个文章中的流程图如下，从中可以看出就TCGA的lncRNA的数据，其他的都没用，就是这么简单粗暴，涉及到的方法就两个，生存分析和rbsurv；硬生生的发在了4.9分的杂志上【羡慕嫉妒脸】。
来看看这个5.6分的，貌似没有流程图，小编闲着没事给大家整理出来基本的思路如下：
1、下载TCGA数据
2、初步筛选lncRNA,挑出那些在癌症样本中表达变化大一些的
3、对每个lncRNA做单因素生存分析，选择预后显著的
4、然后使用rbsurv来做一下特征选择，随机做了一千次，寻找那些被选择的次数最多的lncRNA
5、用starbase中寻找与这些lncRNA互作的蛋白质，构建一个网络，同时使用这些蛋白质用DAVID做一下功能富集，来间接阐述一下这个lncRNA的功能
6、然后用这些lncRNA来对病人进行分类，简单来说就是构建分类器，他这里用这些lncRNA从不同的程度上构建了多个分类器
7、多个分类器进行对比分析，选择一个最好的，最为最终的模型
8、用外部数据验证，收官
看着别人的文章用的方法都是好简单，TCGA、GEO的数据,为啥能发这么高，别心塞，来生信人的封闭式特训班，练完就能如虎添翼，文思泉涌，举一反三了。
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1【你将学会】
科研思路方面
数据分析类的SCI文章的基本分析思路
数据建模类的SCI文章的基本设计思路
对mRNA、lncRNA、miRNA、甲基化数据等有较深的了解，能在自己的研究中使用
生信技术方面
会用R语言解决数据分析中的一些问题（你可以不懂R语言哦）
从原理上理解并掌握多种方法制作常用数据分析图表（含：网络图、热图、火山图、共表达网络）
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2【课程内容】
3【培训特点及费用】
小班教学（限30位学员） & 高强度训练
3000/人；3人及以上一起报名2800/人（含上课期间工作餐）
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4【培训时间&地点】
2018年4月14-15日
多泰科研培训中心（杭州市江干区天城路91号；距离杭州火车东站800米）
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1. 电话或微信报名：0571-88681883；
17621264351（同微信号）
2. 邮箱报名：wuhf@shengxin.ren（请注明以下信息）
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