# 细胞生物学方向 · 生物信息学课题教程

> **面向零基础新手 · 全程公共数据库 · 具备论文发表价值**
>
> 一个完整的生信课题：细胞焦亡相关基因在肝细胞癌中的预后价值与免疫微环境分析

## 这是什么？

一份手把手教程，带你完成一个**真实可发表**的细胞生物学方向生信课题：
从细胞生物学与统计知识补充 → 选题设计 → 公共数据下载（TCGA/GEO）→
差异表达 → 功能富集 → PPI 网络 → 生存分析与预后模型 → 独立验证 → 论文撰写投稿。

**零基础友好**：不需要会编程、不需要实验数据，全部使用免费公共数据库。

## 快速开始

| 想做什么 | 看这里 |
| --- | --- |
| 了解全貌与学习路线 | [tutorial/00-导读与学习路线.md](tutorial/00-导读与学习路线.md) |
| 直接跑代码 | [code/](code/)（10 个 R 脚本，按 01→10 顺序） |
| 看示例图 | [figures/](figures/)（15 张教学示意图） |
| 论文写作模板 | [manuscript/outline.md](manuscript/outline.md) |
| 整体阅读/打印 | [教程-合并版.md](教程-合并版.md)（16 章全文合并，约 17 万字节） |
| **PDF 书籍（专业排版）** | [细胞生物学方向生物信息学课题教程.pdf](细胞生物学方向生物信息学课题教程.pdf)（114 页，封面+目录+图文，一键构建脚本 `code/build_pdf.py`） |
| **电子书（HTML 单文件）** | [细胞生物学方向生物信息学课题教程.html](细胞生物学方向生物信息学课题教程.html)（3.4 MB，内嵌全部图片，侧边栏目录导航，响应式，可打印，构建脚本 `code/make_ebook.py`） |
| 交付物总览 | [DELIVERY-CHECKLIST.md](DELIVERY-CHECKLIST.md) |

## 目录结构

```
bioinfo/
├── README.md                    # 本文件
├── tutorial/                    # 教程正文（15 章）
│   ├── 00-导读与学习路线.md
│   ├── 01-细胞生物学知识补充.md
│   ├── 02-生物信息学知识补充.md
│   ├── 03-公共数据库详解.md
│   ├── 04-课题设计与选题.md
│   ├── 05-环境搭建与工具链.md
│   ├── 06-数据获取.md
│   ├── 07-差异表达分析.md
│   ├── 08-可视化与图表.md
│   ├── 09-功能富集分析.md
│   ├── 10-PPI网络与hub基因.md
│   ├── 11-生存分析与预后模型.md
│   ├── 12-独立验证与拓展.md
│   ├── 13-论文写作与发表.md
│   ├── 14-常见问题与排错.md
│   ├── 15-附录-术语表与资源.md
│   └── 00-SPEC-共享规范.md       # 编写规范（内部文件）
├── figures/                     # 15 张教学示例图（模拟数据绘制）
├── code/                        # 可运行 R 脚本（01-10 步骤）
│   └── figures/                 # 示例图的生成脚本（Python）
│   ├── build_pdf.py             # PDF 书籍一键构建脚本
│   ├── make_ebook.py            # 电子书 HTML 构建脚本
│   ├── make_book.py             # 书籍源合并与 tex 后处理
│   ├── preamble_cellbio.tex     # PDF 排版模板（封面/页眉/代码框）
│   └── fix_quotes.py            # 引号修复脚本
├── manuscript/                  # 论文写作模板
│   └── outline.md
├── literature/                  # 文献检索指引（LITERATURE-GUIDE.md）
├── envs/                        # 环境记录（ENVIRONMENTS.md）
└── data/                        # 数据目录说明（DATA-INVENTORY.md）
```

## 示例课题

**《基于公共数据库的细胞焦亡相关基因在肝细胞癌中的预后价值与免疫微环境分析》**

- 主数据：TCGA-LIHC（371 肿瘤 + 50 癌旁，RNA-seq + 临床随访）
- 验证数据：GSE14520（GEO，HCC 表达谱 + 生存）
- 方法链：limma 差异表达 → GO/KEGG/GSEA 富集 → STRING/Cytoscape PPI →
  KM 生存 + Cox 回归 → LASSO 风险模型 → ROC → 独立验证 → 论文
- 论文模式：该"XX 相关基因 × 癌症 × 预后模型"模式在 Frontiers in Genetics、
  BMC Cancer、PeerJ 等期刊有大量发表先例（详见第 04、13 章，含局限性讨论）

## 重要声明

- `figures/` 中的图为**教学示例图**（Python 模拟数据绘制），仅演示图形样式与解读方法；
  论文图请用真实数据经 R 脚本（`code/`）重新生成。
- 教程中涉及真实数据下载（TCGA、GEO）需联网，且数据仅用于学习与科研。
- 学术诚信：不挑选结果、不隐瞒阴性、基因集注明出处、独立验证是标配。

## 环境

- 教程代码：R ≥ 4.2（安装见教程第 05 章；R 未在本机预装，请按教程安装）
- 示例图生成：Python 3.13 + matplotlib/networkx/scipy（本机已验证可运行）
- 查看示例图生成方法：`python code/figures/gen_figures_partA_schematics.py` 与 `gen_figures_partB_analysis.py`

## 学习顺序建议

1. 读 `00-导读` 建立全貌 → 2. 依次学 `01` `02`（知识补充）→ 3. `03`-`06`（数据与选题）→
4. `07`-`12`（分析实操，配合 `code/` 脚本）→ 5. `13`-`15`（写作发表与 FAQ）。

祝学习顺利，早日产出你的 Figure 1！

