北大“可信临床生物信息学研究协作组”会议记录
生信分析常见套路
- 目前的主要套路：生信文章= 临床研究队列/开源数据库【tcga（肿瘤）、geo（非肿瘤）、seer数据库（流行病学、预后等） 】+生信大数据分析 （r语言、meta分析、机器学习）+ 分子生物学/临床研究样本验证
没有深度学习
- 其他套路：临床队列+生信 vs 开源数据+生信；数据挖掘+临床样本验证
- 他们团队所擅长的主要工作在于：影像基因组学、共表达基因分析（overlap crosstalk、random forest 非监督学习聚类算法）、基因互作用模块、基因分析与测定
主要依赖开源代码+国外文章的复现,很难做开创性的研究 不是很注重临床意义，更多是在追热点 典型的套路
- 未来的目标：单中心全肿瘤多组学生物信息学中心/数据库
- 未来的方向：肿瘤微环境 空间生物学/组学
空间组学太过复杂，有很多手段可以达到相同的目的，但是发文章好看。
协作组的协作方式
拟解决问题
- 检验公司的合作推荐名单
- 项目合伙人-生信指导团队及老师
- 目前面向院内有需求的课题组
- 最终目的：模块化提供解决方案
项目合伙制与成果方案
- 合伙人-共同通讯作者
- 合伙人助手-共同第一作者
- 流程标准化，模块化，结果可追溯，代码公开化。