生信分析
公共数据库挖掘、组学分析、可视化的完整生信流程辅导，含课题设计交流与论文撰写辅导。
- 课题设计交流
- 数据挖掘与下载
- 数据清洗与预处理
- 统计分析与建模
- 可视化与结果解读
¥12,800
Bioinformatics Coaching
生信分析辅导 R 语言实操
基于 TCGA、GEO 等公共数据库的转录组、单细胞、空间转录组与虚拟敲除分析——一对一 R 语言实操辅导， 每一行代码都讲明白，全套代码与图表可复现、可迁移、经得起审稿追问。
基于 TCGA / GEO 等公共数据库，R 语言一对一实操，代码图表全交付。
COVERAGE
差异分析 · 富集分析 · WGCNA标准流程
单细胞 scRNA-seq 降维聚类进阶分析
空间转录组 · 虚拟敲除当前热点
机器学习建模 · 分子对接亮点加持
套餐类型
生信分析+实验指导
公共数据库挖掘、组学分析、可视化的完整生信流程辅导，含课题设计交流、实验方案设计与实验全程指导，实验实施费用另算。
- 课题设计交流
- 数据挖掘与下载
- 数据清洗与预处理
- 统计分析与建模
- 可视化与结果解读
¥15,800实验费用另算
生信共病分析
基于公共数据库的多病共患分析辅导，涵盖共病模式识别、关联分析与可视化，含课题设计交流与论文撰写辅导。
- 课题设计交流
- 数据获取与清洗
- 共病模式识别
- 关联分析与建模
- 可视化与结果解读
¥16,800
高阶版 · 不成功有退款服务
高阶版 · JCR 分区
按 JCR 期刊分区定价，国际通用分区标准，不成功有退款服务；研究设计、统计与写作全流程一对一辅导。
- 1对1全流程辅导
- 课题设计定制
- 数据统计分析
- 论文撰写指导
高阶版 · 中科院分区
按中国科学院文献情报中心分区定价，不成功有退款服务；研究设计、统计与写作全流程一对一辅导。
- 1对1全流程辅导
- 课题设计定制
- 数据统计分析
- 论文撰写指导
高阶版 · 影响因子
按期刊影响因子分值区间定价，不成功有退款服务；研究设计、统计与写作全流程一对一辅导。
- 1对1全流程辅导
- 课题设计定制
- 数据统计分析
- 论文撰写指导
Process
辅导流程
STEP 1
选题设计
临床问题转化为生信问题，评估数据可得性与选题饱和度
STEP 2
数据清洗
TCGA/GEO 数据下载、ID 统一、批次校正与标准化
STEP 3
核心分析
差异表达、富集、免疫浸润、WGCNA 或单细胞全流程
STEP 4
建模验证
训练/验证集划分、时间依赖 ROC、外部数据集验证
STEP 5
图表规范
按期刊要求重制全套图表，分辨率配色字体统一
STEP 6
写作投稿
图表串成机制故事，Methods 要点清单与投稿指导
Scope
我们能辅导的生信分析方向
从入门套路到进阶联合分析——方向的选择决定文章的天花板，导师会结合数据可得性与选题热度帮你权衡。
转录组数据挖掘Bulk RNA-seq
TCGA/GEO 差异表达、富集与生存分析，生信入门基本盘。
要点：避开纯套路，叠加临床变量
单细胞测序分析scRNA-seq
公共单细胞数据的质控、聚类、注释、拟时序与细胞通讯。
要点：肿瘤微环境与免疫机制
空间转录组分析Spatial Transcriptomics
保留基因表达的空间位置信息，定位肿瘤结构与微环境分布。
要点：与单细胞联合是当前主流打法
WGCNA 共表达网络WGCNA
共表达网络挖掘性状关联模块与枢纽基因。
要点：从基因清单升级到机制网络
机器学习预后模型ML Prognostic
LASSO/随机森林筛选特征，列线图 + DCA 临床化呈现。
要点：必须训练/验证集划分
孟德尔随机化Mendelian Randomization
GWAS 两样本因果推断，配合敏感性分析。
要点：热点方向，选题窗口靠查新
虚拟细胞与虚拟敲除Virtual Cell / KO
基于细胞模型与 CRISPR 筛选数据模拟基因扰动，实验前先做计算预筛。
要点：锁定关键基因，降低试错成本
分子对接Molecular Docking
小分子与靶蛋白虚拟筛选与对接打分，锁定候选组合。
要点：网络药理学与中药机制的标准下游
分子动力学模拟MD Simulation
对接复合物的 RMSD/RMSF 稳定性验证与结合自由能计算。
要点：让对接结果从"打分"升级到"证据"
网络药理学Network Pharmacology
"成分-靶点-疾病"网络构建与 hub 基因筛选。
要点：中药/天然产物机制研究入门首选
表观遗传分析Methylation
DNA 甲基化差异位点与表达、生存关联分析。
要点：转录组饱和时的差异化出路
多组学联合Multi-omics
转录组 × 单细胞 × 甲基化整合，或加实验验证。
要点：冲击 5 分以上的主流打法
Why Choose Us
为什么选择我们
专业、严谨、透明——每个环节都有明确的方法学标准。
专业导师团队
硕博学历，3年+科研经验，多篇SCI发表经历，精通各医学细分领域
数据分析精准
SPSS、R语言等多工具支持，统计方法规范，结果解读专业
论文质量保障
严格把控学术规范，逐句打磨语言与逻辑，达到目标期刊的规范要求
精准期刊匹配
根据研究内容与目标分区推荐候选期刊，提供投稿策略建议
高效服务流程
标准化服务体系，实时进度跟踪，按时交付，全程透明可控
数据绝对保密
签订保密协议，研究数据与成果归属您本人，全程可控可查
Q & A
常见问题
不会编程、零基础能学吗？+
可以。辅导从 R 语言安装和基本语法讲起，导师提供带注释的框架代码，你从"跑通—看懂—修改"三步走，逐步过渡到独立分析。绝大多数零基础学员 2-4 周能独立完成差异分析与出图，关键是每一步都在导师指导下亲手执行。
TCGA/GEO 数据挖掘现在还发得了文章吗？+
纯套路化分析（单纯差异+富集）确实已近饱和，但选题空间远未枯竭：单细胞与空间转录组、多组学联合、孟德尔随机化、结合临床变量的深化分析仍是主流方向。能不能发、发到什么层级，取决于选题差异化与分析深度——这正是选题评估阶段要解决的核心问题。
做单细胞分析需要自己有测序数据吗？+
不需要。GEO 上有大量公开的单细胞测序数据集，可合法下载复用并注明来源。公共数据的好处是样本量充足、可跨数据集验证；需要注意的是批次效应处理与细胞注释的准确性，这两点直接影响审稿印象。
机器学习构建的预后模型，审稿人会怎么挑刺？+
最常见的质疑是过拟合与验证不充分。规范做法是：严格的训练集/内部验证集划分、外部独立数据集验证、时间依赖 ROC 与校准曲线评估区分度与校准度、DCA 评估临床净收益，并报告完整的特征筛选过程。这些是辅导中的硬性环节。
代码和结果可以复现吗？数据从哪里来？+
可以复现，数据合规。全部脚本参数化、固定随机种子、记录 R 与各包版本号，任何时候重跑结果一致；数据仅使用 TCGA/GEO 等公开授权数据库，按数据库引用规范注明来源。审稿人索要代码或数据处理流程时随时拿得出。
这种辅导合规吗？会代做、包发表吗？+
合规，且不代做、不承诺分区与录用。导师提供方案设计、框架代码与逐行讲解，分析与写作由你本人完成；数据仅用 TCGA/GEO 等公开授权库并规范引用，代码固定随机种子可复现。我们不使用"保录用、包高分"话术——如实告知选题热度与审稿风险才是专业。