如果你只能干瞪眼，倒吸一口凉气，然后可怜巴巴的说“没有”，那么不妨继续往下看。因为没有什么是一沓钱不能解决的事情，如果有，那就两沓。选定一个疾病，在GEO搜索数据集，如果有合适的数据集，恭喜你，如果没有呢，那就换一个疾病。因为GEO是别人的数据，你得看看别人有什么，你才能做。如果数据集没有GEO2R，那就要学习R语言了或者找公司帮忙分析吧，不过又要一笔钱。
看了上篇的工具介绍，是不是跃跃欲试准备大刀阔斧的干一番科研事业呢？别急，巧妇难为无米之炊啊，工具有了但少了原材料啊。
你有课题吗？这绝对是让放养型博士秃头的一个灵魂拷问。如果你刚入学就已经被老板分配了课题，那么恭喜你，可以划走这篇文章了。如果你只能干瞪眼，倒吸一口凉气，然后可怜巴巴的说“没有”，那么不妨继续往下看。
课题是你以后研究的方向，是你接下来近3年要打交道的东西。这玩意儿就像行军打仗的地图，就像丛林探险的指南针，或者，就像轮船返航的灯塔，重要性自然不言而喻。那么如何寻找自己的课题呢？
在我看来，课题来源针对不同人群可以这么分类，包分配和非包分配，非包分配又可分为经费充足和经费不足。包分配自然不在本文讨论范围，咱们主要看看后两者该如何自我救赎吧。
借用酸菜老师的六字真诀来说，那就是“要么筛要么猜”。大白话讲就是土豪筛，穷鬼猜。你是土豪还是穷鬼从你选导师那一刻起就已经决定好了，就像投胎一样没法改了，哈哈。那具体怎么筛猜呢？请听下回分解，不好意思，是下文分解。
经费充足
如果经费充足，恭喜你难度又小了一大半。因为没有什么是一沓钱不能解决的事情，如果有，那就两沓。怎么说呢？对于财富自由的小伙伴来讲，最简单粗暴的课题来源那就是测序了。首先根据自身专业，选定一个疾病，疾病有肿瘤的专业可以取患者的组织标本、体液标本，也可以用小鼠建立疾病模型后去标本送测序。而如果像我这种心内科的，取标本的可能性就很小了，除了外科换瓣，所以送测序要么就是取患者血液标本要么就是小鼠造模取标本。具体是测功能基因还是LncRNA/miRNA或是m6A甲基化，就看你选择了。
送完测序等待结果，一般测序公司会给出生信分析。如果你刻苦，那么在等待结果过程，就可以学习生信分析了。等结果一到，直接一通操作，各种看起来高(mei)大(luan)上(yong)的图片一堆，按差异基因-功能聚类-交互网络-临床意义一套，后期加上一点实验验证，反正保证我毕业是没问题了(可是为什么我醒悟的这么晚,哭晕)。有了基础实验验证，那么你后续真正的基础课题就可以步入正轨了。怎么样？正式的实验还没开始就有一篇生信保底毕业，完全打消了延毕的后顾之忧了，是不是爽的不要不要的。
生信工具
更重要的是，一次测序就有成百上千个候选差异基因可供选择，可谓后宫佳丽三千，以后课题组的课题分子可以从这里源源不断地获取。一次测序，课题无忧，哈哈。当然，生信毕竟是生信，有很多分子在基础实验中是验证不出的。那就看你挑分子的人品了，建议一次挑选好几个分子，同时验证，以通量解决概率，总会有合适的分子的。
经费不足
经费充足确实解决了很大的问题，那如果有同学咽了咽口水站起来说我没钱怎么办。这位同学请你坐下，如果没钱送测序，那就用别人测序结果发自己的文章。目前已经有很多数据库，肿瘤就不用说了，oncomine、TCGA等等，如果非肿瘤，那么GEO就是你的数据库。选定一个疾病，在GEO搜索数据集，如果有合适的数据集，恭喜你，如果没有呢，那就换一个疾病。因为GEO是别人的数据，你得看看别人有什么，你才能做。简言之看菜吃饭。比如心梗找不到合适的数据集，那换个肥厚性心肌病呢？
GEO数据库
找到数据集后，学习GEO数据库使用，如果数据集已经被整理好了，可以直接用GEO2R分析，那就学习下无代码生信分析，很容易上手。我就是通过无代码分析，不到一个月就把图做好了。如果数据集没有GEO2R，那就要学习R语言了或者找公司帮忙分析吧，不过又要一笔钱。这里提醒一下，如果要在GEO下载测序原始数据，一定要在清晨7点前下载，一定要在清晨7点前下载，一定要在清晨7点前下载。不然下载速度太慢，会中断下载。没经验的我就这么苦苦下载几天无果，后来听人建议在清晨下载，结果速度贼快，十分钟左右就好了。再次证明有人指路是多么的重要，而我趟过所有的弯路，这也是我写公众号的意义吧，不求超车，但愿让你们少走弯路。
生信分析好了，后面就可以和土豪们并肩了，利用挑选的靶基因做验证，然后开展正式的基础实验。
如果你觉得生信分析不靠谱，不想学生信(希望你不会被打脸，反正我的脸肿了)。大多数师兄师姐会这么教你，去相关领域的顶刊浏览文献，看相关的热点或新颖的分子，然后选一个不同的角度去做。或者关注近3年的国自然标题，看看各位大佬在研究什么，然后跟着热点做。然后通常还会叮嘱，看文献看文献看文献，还附上重要的事情说三遍。我当年好像就是这样吧。看顶刊和国自然蹭热点确实没错，但是对于科研小白来说，通过看文献找课题那就相当于无头苍蝇乱飞，大海里捞针啊。小白对科研套路都没有认识，一上来看顶刊，绝对绕晕在厕所。而且对热不热点没有嗅觉，看多了文章会自我感觉这个好像可以做，那个好像也可以做，就像我当时做外泌体的想法。必须要明白之所以会成为热点，那是因为研究的人多，而研究人多了，越做越深，门槛也相应提高了。对于热点，不是小白想蹭就能蹭的。
所以我的建议是，先学习三十六策，如果觉得后面的套路太复杂，那前20策一定要学完，这样对于3分左右的文章可以应对自如了。如果只想自己看文献领会套路，那至少要明白RESCUE策略怎么做。明白套路后已经看了不少文献，根据看过的文献选定一个3分左右的目标去设计课题吧。不要好高骛远，没学会走路就想跑。
以上是针对基础科研的同学来讲的，那么临床型研究生呢？
同样分为土豪和打工人。土豪指自己课题组已经建立好相关疾病的数据库，只要调取数据 就可以分析，这种让人嫉妒恨的对象我们不讨论。打工人则需要自己建立数据了，自己动手丰衣足食。其实也简单，现在很多医院病历系统可以直接调取数据。想简单点的那就调取某一时间段某疾病的患者信息，然后利用当前炸子鸡临床诊断预测模型，发个3分左右没问题。如果想做预后预测模型，那就对这些病人做随访，这个着实麻烦，估计没人愿意做。
如果有同学过惯了衣来伸手饭来张口的生活，这些数据也不愿收集，或者就想做预后模型，那么请你站起来，然后给我出去。其实也有办法，就像测序一样，也有收集临床患者信息的数据库，肿瘤专业的可以挖SEER数据库，网上早就有教程。非肿瘤有MIMIC数据库，不过申请数据需要一些手续，MIMIC数据库需要通过考试获得证书才可以申请数据。不过这些都有教程，总之办法总比困难多。而拥有这些数据库的使用权，那就像拥有一座金矿，可以无尽地开采SCI。有一位同学已经利用类似的公共数据库发了5篇文章，而且分值都不低，实名羡慕。而了解到这些的我眼泪掉下来，为什么我总是后知后觉。
临床数据库
好了，这篇文章的分享就到这了。
富人靠科技，穷人靠变异，这条原则在科研界也非常适用，哈哈。如果你和我一样，那就赶紧通过学习来变异吧。
