测序数据不要丢，“裹上”TCGA数据库，做成纯生信的综合分析，隔壁研究生都要馋哭啦！ 测序数据不要丢，“裹上”TCGA数据库，做成纯生信的综合分析，隔壁研究生都要馋哭啦！

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本文目录一览：

• 1、测序数据不要丢，“裹上”TCGA数据库，做成纯生信的综合分析，隔壁研究生都要馋哭啦！
• 2、申请日本学校PhD之心路历程
• 3、测序数据不要丢，“裹上”TCGA数据库，做成纯生信的综合分析，隔壁研究生都要馋哭啦！

测序数据不要丢，“裹上”TCGA数据库，做成纯生信的综合分析，隔壁研究生都要馋哭啦！

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结合个人测序数据和TCGA数据库进行综合纯生信分析是一种高效且具有高性价比的研究方法 。以下是关于这种方法的一些关键点和步骤：

1. 利用公共数据库降低成本 ：

   • TCGA数据库 ：TCGA是一个大型的公共癌症基因组数据库，包含了多种癌症类型的基因组、转录组等数据。利用这些公共数据，研究者可以在不增加测序成本的情况下，扩大样本量，提高统计效力。

2. 保留个人测序数据的价值 ：

   • 长期价值 ：自主收集的测序数据对于特定研究或患者具有独特的价值，尤其是针对罕见疾病或特定治疗反应的数据。这些数据可以作为对照或补充，增强综合分析的深度和广度。

3. 综合分析策略 ： 焕发网

   • 数据整合 ：将个人测序数据与TCGA数据库中的数据进行整合，确保数据格式、质量控制等方面的一致性。
   • 生物信息学分析 ：运用各种生物信息学工具和方法，对整合后的数据进行深入分析，如基因突变分析、基因表达分析、通路富集分析等。
   • 亚型比较与生存分析 ：针对不同HER2状态的乳腺癌亚型进行比较分析，揭示基因差异和生存关联。

4. 研究结果与意义 ：

   • 分子特征揭示 ：通过综合分析，可以深入揭示不同亚型的分子特征，如BRCA2突变分布、TP53突变与生存预后的关联等。
   • 实用参考框架 ：为理解特定疾病亚型提供详尽的生信分析框架，为后续研究和临床治疗提供重要参考。

5. 研究影响力 ：

   • 提升研究质量 ：结合个人测序数据和公共数据库的综合分析，能够提升研究的深度和广度，增加研究成果的可靠性和影响力。
   • 促进学术交流 ：高质量的研究成果有助于促进学术交流与合作，推动相关领域的发展。

综上所述，结合个人测序数据和TCGA数据库进行综合纯生信分析是一种高效且具有高性价比的研究方法，有助于深入挖掘疾病的分子特征，为后续研究和临床治疗提供重要参考。

申请日本学校PhD之心路历程

这半个月来一直在忙联系PhD实验室的事情，无心写程序也无心学统计，每天不是在发邮件，就是在学英语。忙碌之余有点体制内无能为力的感慨，本科前三年忙着刷考试，为了GPA保研而忙到深夜，真正学到点东西都在大四。研究生刚上了一年，又要为出国刷托福和GRE……
本人国内某偏远985高校的癌生物学实验室，3篇SCI。由于硕士期间散养，就先后在分子组，代谢组，生信组都学了一圈，幸好师兄师姐待我很好，倾尽毕生所学，让我也确实学了很多。
最初纠结于去美国还是日本，后来因为16年在波士顿度过的不算愉快的一星期仍心有余悸，12小时时差仿佛掏空了身体，食物难以下咽，以及culture shock让我对美帝不再有憧憬。再加上从小喜欢日本的二次元文化，最后决定去日本。
查了QS世界大学排名，我能接受的三所学校是东京大学，京都大学，东京工业大学。就开始一所所学校查实验室，由于我自身接触很广，所以很多实验室都适合我。我把感兴趣的实验室放在excel表里，导师姓名，实验室主页，方向，然后就开始海投简历了。
最初一星期投了10个左右，杳无音信，于是心态要崩。每天早上到实验室第一件事就是打开邮箱，没回音，然后就隔半小时一刷新邮箱，还是没回音。开始怀疑人生，是不是教授们都被中国学生广撒网的策略搞怕了？人与人之间基本的信任都没有了？然后就打开微信通讯录，看看老同学谁在日本能帮忙引荐一下，无果，人还是要靠自己。
终于，一个昏昏欲睡的晚上，我已经没有希望的打开Gmail，（对，一定要用Gmail，不要用163邮箱和QQ邮箱!因为有拦截！）发现一个XX大学的老师给我回信了！对我的方向感兴趣（哈哈哈，我哪里有明确的研究方向了），约我一星期后skype面试。
这一星期我把他所有的文章都读了，然后一遍遍演练他可能会问的问题的答案。英语版，日语版，“初めまして、白云帆です、よろしくお愿いします”，还特意去请教日语老师初次见面的礼节，做了一个PPT展示我硕士的主要工作。总之万事俱备，事无巨细。
在面试的前一天，我一晚上没睡好，梦到我错过了面试时间，不停的在东京奔跑。如果说你不懂我为什么这么焦虑，那是因为你没经历过被邮件支配的恐惧，这次机会是千辛万苦才遇到的，如果不珍惜，恐怕就没有第二次了。
面试那天我特意穿了正装，化了美美的妆（万年不化妆的懒癌患者），到1点老师准时打开skype视频电话。我刚说了一句Hello，什么“初めまして、白云帆です、よろしくお愿いします”这样的寒暄都没说，他就说“introduce yourself”
自我介绍之后是为什么要加入他们实验室，如我所料。由于日本人说英语的口音确实好重，再加上我有点小紧张，我们的沟通经常出现bug，不过他一点都没有不耐烦，而是问OK？如果我摇头，他就会重复一遍。
接着他就放PPT给我讲他们的工作！整整讲了40分钟！最初是分子方面的，我分子底子很弱，没有正经受过训练，再加上他的英语比托福听力还难懂，只能不懂装懂一个劲点头，OK。后来到了转录组，代谢组，终于能听懂了，虽说有口音，但是放轻松仔细听，还是能跟上思路的。
他的工作做的确实非常细，日本人严谨的做事态度，巨大的工作量都让我惊叹，我结结巴巴的说了一句 it's really impressive。他说thanks。然后问我托福和GRE成绩，我怎么能好意思告诉他上次裸考考了75呢？不存在的，“I will send you report after I finish them.” 然后他又随便问了我几个问题，为什么那么多实验室你选择了我们？你博士毕业后想去哪？我的回答都差强人意，不过他还是很nice的点了点头。
最让我感动的一个细节是，他以前已经把招生简章通过邮箱发给我了，我没仔细看，问了他一点低级问题，要是换做国内的导师早就暴跳如雷（不怪他们，如果我的学生那样我也会生气）。可是他却特别耐心的打开招生简章，帮我check。那一刻简直被暖到哭。
就这样，面试结束了，我们达成了共识，等我托福和GRE考完再找他。他又把招生简章通过邮箱给我发过来了一遍！顿时好羞愧。
就这样，接下来的两个月估计是怒刷GRE和托福了，也不知道最后的结果会是怎样，XX大学会不会是我PhD生涯的归属，CSC能不能申请下来…… 不知道明年看这篇帖子时会是怎样的心情……

测序数据不要丢，“裹上”TCGA数据库，做成纯生信的综合分析，隔壁研究生都要馋哭啦！

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面对高昂的测序成本，小云推荐大家优先利用公共数据库，如TCGA，以降低成本并提高性价比。然而，自主收集的测序数据具有长期价值。这篇文章探讨了如何结合个人测序数据和公共数据库进行综合分析，以下是部分内容摘要：

研究起始于2017年的FUSCC乳腺癌项目，针对中国晚期乳腺癌的突变谱进行靶向治疗。研究聚焦于HER2低表达乳腺癌，发现它在HR+患者中更为常见，呈现出与HER2表达水平的抛物线关系。尽管HR+乳腺癌的淋巴转移率相对较低，但HER2低表达的乳腺癌在脑转移和某些转移部位如肺部可能更常见。

在原发和转移肿瘤中，HER2状态的分布表现出一致性，但HER2低表达和阴性肿瘤之间的转化模式导致转移性肿瘤中HER2低表达比例增加。生存分析显示，HER2低表达患者的DFS较长，但HR状态对DFS的影响不明显，而HER2阴性患者的OS较差。

通过比较不同HER2状态的突变谱，研究发现HR+和HR-亚型中，HER2低表达与阳性患者存在基因差异，如BRCA2突变的分布。此外，分子簇分析揭示了不同亚型的特定基因特征和生存关联，如TP53突变与较差的生存预后相关。

总结来说，本文深入探讨了HR和HER2亚型在乳腺癌中的分子特征，为理解HER2低表达亚型提供了详尽的生信分析，为后续研究提供了实用的参考框架。

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