告别熬夜泡实验室，生信带你敲代码发顶刊

凌晨两点的波士顿，窗外一片寂静，只有实验室通风柜的嗡嗡声在陪着你。你揉了揉酸涩的眼睛，死死盯着那张刚跑出来的Western Blot膜。结果……又是一片模糊，目的条带若有若无，内参的亮度也忽高忽低。这已经是你这个月第五次重复这个实验了。

手机屏幕亮了一下，是同系师兄Alex发的朋友圈：“New paper accepted by Nature Communications! Cheers!” 配图是他们组在酒吧庆祝的照片。你点开他的个人主页，发现这已经是他博二以来第三篇一作了。你有点纳闷，Alex好像很少在实验室通宵，平时看起来也没那么“卷”，怎么出成果跟下饺子似的？

你带着一丝羡慕和不解，点开了他论文的链接。摘要里赫然写着：“Based on the comprehensive analysis of transcriptomic data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and Gene Expression Omnibus (GEO) databases...”

TCGA？GEO？你好像在哪听过，但又很模糊。原来，当你还在为了一管细胞、一张膜、一只小鼠熬到头秃时，Alex已经换了个赛道，在海量的数据海洋里“淘金”，把别人辛辛苦苦做实验产生的数据，变成了自己的文章。那一刻，你突然觉得，也许除了在实验台前死磕，还有另一条路可以走。这条路，就是生物信息学（Bioinformatics），简称“生信”。

啥是生信？听起来好高大上，其实就是“数据侦探”

别被“生物信息学”这个名字唬住。说白了，它就是生物学和计算机科学的结合体。如果说传统的生物学实验是“生产数据”，那生信就是“解读数据”。

我们打个比方。你想研究全世界的苹果，看看哪个地方的苹果最甜，哪个品种的苹果抗病能力最强。传统的方法是，你自己飞到世界各地，种下一片片苹果林，等上好几年，再一个个去摘、去尝、去分析。这个过程，就是我们吭哧吭哧养细胞、做实验的过程，耗时、费钱，还可能因为一场冰雹就颗粒无收。

而生信，提供了一种全新的玩法。现在有一个巨大的“全球苹果数据库”，里面储存了过去几十年来，全世界所有果农上传的苹果信息：产地、品种、甜度、酸度、大小、颜色，甚至还有每个苹果的基因序列。你只需要坐在电脑前，学会使用一些数据分析工具（也就是敲代码），就能快速筛选、比较、分析这数百万个苹果的数据。你可能一天之内就能发现，“日本青森的富士苹果，其某个基因的表达量与甜度呈极强的正相关”。这个发现，就可能是一篇不错的文章。

这个“全球苹果数据库”，在我们的科研世界里，就是那些公共数据库。比如大名鼎鼎的TCGA（The Cancer Genome Atlas），它收集了超过2万个、涵盖33种癌症的原发癌和匹配的正常组织样本，进行了全面的基因组和转录组学分析。还有GEO（Gene Expression Omnibus），一个由美国国立卫生研究院（NIH）维护的基因表达数据库，截至2024年，它已经储存了超过20万个系列研究和超过650万个样本的数据。这些数据全都是公开、免费的！它们就像一座座金矿，等着我们去挖掘。

告别移液枪，拥抱键盘，这赛道到底香在哪？

从湿实验（wet lab）转向干实验（dry lab），或者两者结合，到底有什么好处？

第一，省钱省时间，拯救你的钱包和发际线。做一次RNA测序（RNA-seq），从建库到测序，一个样本的成本动辄几百甚至上千美元。一个像样的课题，没个几万刀的预算根本下不来。而公共数据库里的数据，下载是完全免费的。你省下的不仅是经费，更是长达数月的实验周期。细胞污染了？小鼠生病了？抗体不好用？这些烦恼，在生信的世界里，通通不存在。

第二，样本量巨大，结论更可靠。你辛辛苦苦养了半年小鼠，最后可能只有十几个样本。你的结论很容易被审稿人质疑：“Your sample size is too small.” 但在公共数据库里，动辄就是成百上千个病人样本。比如，你想研究肺腺癌（LUAD），在TCGA里就有超过500个病人的完整数据。基于这么大样本量得出的结论，说服力自然不可同日而语。

第三，起点高，更容易冲击顶刊。许多公共数据库的数据质量非常高，是由大型国际合作项目产生的。利用这些“巨人的肩膀”，你能做一些单个实验室很难完成的分析。一个经典的例子是2018年发表在《Cell》上的文章《The Immune Landscape of Cancer》。这篇文章的团队没有做任何新实验，他们系统地整合分析了TCGA中超过1万个肿瘤样本的多组学数据，对33种癌症的免疫图谱进行了迄今为止最全面的描绘。这篇文章现在已经被引用了超过1万次，是肿瘤免疫领域的里程碑式著作。而它的全部基础，都来自于公开数据。

“我是代码小白，数学也一般，我能行吗？”

这可能是每个想入门的同学心里最大的疑问。答案是：绝对能行！

你要知道，现在做生信的大军里，有相当一部分人本科都是纯生物背景，他们也是从零开始学习编程的。生信分析需要的不是你成为一个顶级的程序员，而是你能够利用编程这个工具来解决生物学问题。你的生物学知识，才是你最核心的竞争力。

这里给你一份“零基础入门大礼包”：

第一步：端正心态，别怕犯错。 学习编程就像学习一门新的外语，一开始会很蹩脚，会遇到各种看不懂的报错。这太正常了！关键是要有耐心，学会使用搜索引擎。你遇到的99%的问题，都有人在网上问过，也都有热心人解答过。Google、Stack Overflow、Biostars会成为你最好的朋友。

第二步：选一门语言，然后死磕它。 对于生命科学，最主流的两个选择是R和Python。R语言在统计分析和数据可视化方面有巨大的优势，拥有像`ggplot2`（画图界的“神”）、`DESeq2`（差异表达分析神器）等无数强大的工具包，社区生态非常成熟。Python则更通用，在机器学习、深度学习领域是王者。我的建议是，从R开始。它更贴近统计学家的思维，对于处理生物学数据来说，上手更快，能让你迅速获得成就感。

第三步：找到靠谱的学习资源。 现在网上的免费资源多到你学不完。

• 在线课程：Coursera上有约翰霍普金斯大学的《Data Science Specialization》系列课程，是R语言入门的经典之作。国内B站上也有无数优秀的UP主，比如“生信技能树”，提供了大量免费的入门教程。
• 书籍：《R for Data Science》 (R数据科学) 这本书是必读的，它不仅教你语法，更教你数据分析的思维方式。有免费的在线版。
• 视频教程：YouTube上有一个叫“StatQuest with Josh Starmer”的频道，频道主用极其生动有趣的方式讲解各种复杂的统计学和生信概念，强力推荐！

第四步：在实践中学习，别光学不练。 这是最最重要的一步！不要总想着“等我把所有知识都学完了再开始做项目”。你永远也学不完。最好的学习方式是“项目驱动”。去GEO数据库，找一篇你感兴趣领域的简单文章，比如一篇比较癌组织和癌旁组织基因表达差异的论文。然后，你的目标就是：下载它公开的数据（通常会有一个GSE开头的编号），尝试重复出文章里那张最关键的图，比如火山图或者热图。这个过程会逼着你去学习如何下载数据、整理数据、做差异分析、可视化，比你看一百个教程都有用。

来，我们上手实操一下，三分钟出一张paper级别的图

感觉还是有点虚？没关系，我们现在就来体验一下生信的魅力。甚至不需要写一行代码。

假设我们的课题是研究EGFR基因在肺腺癌（LUAD）中的表达情况。传统做法是，收集几十个病人的肿瘤和癌旁组织，做qRT-PCR或者Western Blot，没一两个月出不来结果。

现在我们用一个基于TCGA和GTEx数据库开发的网页工具：GEPIA2 (http://gepia2.cancer-pku.cn)。

1. 打开网站，在“Gene”输入框里输入“EGFR”。
2. 点击“Expression DIY”板块下的“Boxplot”按钮。
3. 在“Dataset”里勾选“TCGA Tumor”和“GTEx Normal”。
4. 在左侧的癌种列表里，找到并点击“LUAD”。
5. 点击“Plot”按钮。

不到10秒钟，一张精美的箱线图就出现在你面前。图上清晰地显示，在TCGA数据库的483个肺腺癌样本中，EGFR的表达量显著高于GTEx数据库里的288个正常肺组织样本，而且P值小到可以忽略不计。这张图，清晰、美观、数据可靠，直接放进你的PPT里给导师汇报，或者稍作修饰放进论文里，完全没问题。

是不是感觉科研的门槛一下子降低了？

当然，网页工具只是开胃菜，它能做的事情有限。想要更自由地探索数据，我们最终还是要学会自己写代码。比如，你想找到所有在肺癌中高表达的基因，而不只是EGFR一个。这时候，几行R代码就能搞定。

这背后的逻辑通常是这样的：

# 1. 加载我们需要的R包，它们是我们的“工具箱”
library(DESeq2)
library(ggplot2)

# 2. 读取从数据库下载的基因表达数据和样本信息
counts_data <- read.csv("GSEXXXXX_counts.csv")
sample_info <- read.csv("GSEXXXXX_metadata.csv")

# 3. 告诉程序哪些是癌症样本，哪些是正常样本，然后进行差异表达分析
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts_data, colData = sample_info, design = ~ condition)
dds <- DESeq(dds)
results <- results(dds)

# 4. 将结果可视化，比如画一个火山图
ggplot(data=as.data.frame(results), aes(x=log2FoldChange, y=-log10(pvalue))) + geom_point()

别被代码吓到，每一行代码都有它清晰的含义。你现在看不懂没关系，跟着教程敲上一两遍，就能明白个大概。当你第一次用自己的代码，把一堆冰冷的数字变成一张信息量满满、五彩斑斓的火山图时，那种成就感，绝对不亚于你第一次成功P出目的蛋白。

这样的分析模式已经非常成熟，并且成果斐然。比如2023年发表在《Frontiers in Genetics》上的一篇研究（Li et al., "Identification of potential prognostic biomarkers in lung adenocarcinoma..."), 作者们就是整合分析了TCGA和多个GEO数据库的数据，通过一系列生信分析，筛选出了几个与肺腺癌预后密切相关的关键基因，并构建了预测模型。整篇文章的核心，就是对公开数据的深度挖掘和解读。

玩转生信，你还能解锁哪些“高阶技能”？

当你掌握了基础的数据分析技能后，一个更广阔的世界将向你敞开。

单细胞测序分析 (scRNA-seq)：传统的RNA-seq就像是把一个组织里所有的细胞打成一杯“混合果汁”，你喝到的是所有水果混合后的平均味道。而单细胞测序，则是让你能品尝到“果汁”里每一颗草莓、每一瓣橙子的独立味道。你能知道组织里到底有哪些类型的细胞，每种细胞在干什么。比如，在肿瘤研究中，你可以精确地分析肿瘤微环境里各种免疫细胞的动态变化。2020年一篇发表在《Nature Medicine》的文章，就是利用公开的单细胞数据，绘制了新冠重症患者外周血免疫细胞的精细图谱，为我们理解“细胞因子风暴”提供了关键线索。

机器学习 (Machine Learning)：这个听起来更酷了。简单说，就是让计算机从数据中“学习”规律，然后做出预测。在生信领域，你可以用数千个病人的基因表达数据和他们的生存信息，训练一个机器学习模型。然后，对于一个新来的病人，你只需要输入他的基因表达数据，模型就能告诉你他未来5年的生存概率是高还是低，从而帮助医生制定更个性化的治疗方案。2021年《The Lancet Digital Health》上的一篇文章，就展示了如何利用深度学习模型分析癌症的病理切片图像，其预测病人预后的准确性甚至超过了经验丰富的病理学家。

这些听起来遥远吗？其实一点也不。所有这些高阶分析，都有成熟的R或Python工具包帮你实现。你需要做的，是理解其背后的生物学逻辑，然后调用这些工具来完成你的探索。

身在海外，科研的压力、生活的孤独，常常会让我们陷入自我怀疑。当实验一次次失败，毕业遥遥无期时，那种无力感足以压垮一个人。换一个赛道，或者说，多一个选择，不仅仅是为了发文章，更是为了让你找回对自己科研节奏的掌控感。

你不再需要半夜三点冲回实验室给细胞换液，不再需要为了一个不确定的结果耗费数月光阴。你可以在咖啡馆里，在图书馆里，甚至在回家的飞机上，随时随地推进你的项目。这份由数据和代码带来的确定性和灵活性，对于一个留学生来说，弥足珍贵。

所以，别再犹豫了。今晚就关掉那台让你心烦的摇床，打开电脑，去Coursera上注册一门R语言入门课，或者去GEO数据库里搜一搜你感兴趣的课题。你的下一个大发现，可能不在那根小小的离心管里，而就在你即将敲下的那一行行代码之中。别怕，整个数据的海洋都在等着你，去探索吧！