欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!
之前我们分享了纯数据挖掘的eqtl、pqtl、生信分析这类超级混合分析，不过有很多粉丝一定要补实验才可以毕业、评职称、申请博士、或者博士后出站、申请课题等等。我们利用eqtl、pqtl、生信分析筛选到主角分子以后，该补什么实验呢？或者怎么样才能和我们的基础实验联系起来呢？
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超级混合分析能解决的问题：
1、基因的表达是否有差异？（疾病VS正常组织）
2、基因是好基因还是坏基因？（促进还是抑制疾病）
3、基因的表达是受什么调控的？（上游作用机制）
4、基因通过什么途径来影响疾病？（下游作用机制）
我们一般都是利用生信分析、 eQTL/pQTL分析筛选到主角分子再使用实验验证的，从简单到复杂，从表达到功能再到作用机制的验证逻辑。
筛选到了主角基因以后，可以补哪些实验呢？
表达验证常见的实验：
qPCR
Western blot(WB)
免疫组化（IHC）
功能验证常见的实验：
细胞实验：
细胞增殖（如CCK-8 ）
细胞迁移（如划痕实验或 Transwell ）
细胞凋亡（如流式细胞术）
动物实验
机制需要探索再验证：
主角分子A——>明星通路
主角分子A——>B分子——>明星通路
主角分子A——>B分子——>细胞表型（如自噬、铁死亡等）
主角分子A——>B分子——>明星通路——>细胞表型（如自噬、铁死亡等）
补实验是没有上限的，需要根据自己的发文高度、科研经费、时间来综合考虑补到什么程度，有多少钱就补多少实验。
科研经费决定发文上限：
生信分析+eQTL+pQTL+表达验证（0-5分水刊）
生信分析+eQTL+pQTL+表达验证+功能验证（5分+）
生信分析+eQTL+pQTL+表达验证+功能验证+简单机制研究（5-10分）
生信分析+eQTL+pQTL+表达验证+功能验证+复杂机制研究（10分+）
本文只分享思路，剩下的细节问题需要自己摸索！
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