不做实验，如何 2 个月完成一篇非肿瘤数据挖掘 SCI ?

提到数据挖掘，那大名鼎 鼎的 GEO （Gene Expression Omnibus） 数据库 ，可算是无人不知无人不晓。
GEO 数据库，是由美国国立生物技术信息中心 NCBI 于 2000 年创建并维护的基因表达数据库，收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据。
可以说，绝大部分的已发表文章中的高通量数据，都会关联到这个数据库中。

但说到数据挖掘，大家第一反应都觉得肿瘤相关科室做的东西，那其他科室就没法通过数据挖掘发表 SCI 了吗？
当然不是！
GEO 数据库中有多少非肿瘤数据集？
考虑到大部分同学挖掘数据的目的还是针对于转录组数据的，那么我们把关键词设定为 「 RNA NOT (cancer OR tumor OR carcinoma) 」，检索以后我们发现了 75692 个 series。
肿瘤相关的数据集又有多少呢？我们把关键词改为 「 RNA AND (cancer OR tumor OR carcinoma) 」搜索后，搜出来 32009 个 series。
非肿瘤的数据集是肿瘤数据集的 2 倍还多，但是数据挖掘的产出的文章量却少了很 多，这意味着什么呢？
非肿瘤类目中还有很多资源等待挖掘！
目前肿瘤科僧多粥少，需要特别创新的思路或者强大的分析方法，才能得到期刊的青睐。
然鹅，很多非肿瘤方向由于相关研究很少甚至是空白的，完全可以借鉴肿瘤文章的优秀思路来分析自己挖到的数据，不做实验、快人一步发表属于自己的 SCI !
5 分以内的非肿瘤数据挖掘套路
看到了那么多待挖掘的数据集，是不是已经迫不及待想上手试试了？但是数据挖掘小白入门还是有点难度，零基础的我们该如何学习呢？
为帮助更多同学了解并入门非肿瘤数据挖掘，我们邀请了发表 SCI 30+ 篇，主持多个医学数据挖掘项目的 Robin 老师，带来干货直播！


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直播都会讲什么内容？

1. 哪些非肿瘤方向可以做数据挖掘？ 2. 5 分以下非肿瘤数据挖掘文章套路 3. 新手如何学习非肿瘤数据挖掘

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