# 教程共享规范（SPEC）—— 所有章节作者必读

本文件是《细胞生物学方向 · 生物信息学课题教程》的统一编写规范。所有章节（含子代理产出）必须遵守。

## 1. 教程定位

- **读者**：零基础到入门的新手（本科生、低年级研究生、跨专业学习者）。
- **目标**：学完后能独立完成一个“用公共数据库做细胞生物学方向生信课题”的完整项目，
  并具备把结果写成论文、尝试投稿发表的能力。
- **语言**：简体中文；术语首次出现给英文（如 差异表达分析（differential expression analysis, DEA））。
- **风格**：亲切、具体、可操作；多用类比解释概念；每章末尾设“本章小结”和“思考题”。

## 2. 贯穿全教程的示例课题（所有章节一致）

- **题目**：《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》
- **科学问题**：细胞焦亡（pyroptosis）相关基因在肝细胞癌（HCC）中表达是否异常？
  哪些焦亡基因与患者预后相关，能否构建预后风险模型？
- **数据来源（全部公共）**：
  - TCGA-LIHC：肝细胞癌 RNA-seq 表达谱 + 临床随访（约 371 肿瘤 + 50 癌旁）
  - GSE14520（GEO）：HCC 表达谱 + 生存数据的独立验证队列
- **分析流程（技术路线，对应 figures/fig01_technical_route.png）**：
  数据获取 → 预处理 → 差异表达（limma）→ 焦亡基因集交集 →
  GO/KEGG/GSEA 富集 → PPI 网络与 hub 基因 → KM 生存 + 单/多因素 Cox →
  LASSO 风险模型 → 独立队列验证 → ROC → 免疫浸润 → 论文撰写
- **发表价值说明**：这种“XX 相关基因 × 癌症 × 公共数据库挖掘”的论文模式在
  Frontiers in Genetics、BMC Cancer、PeerJ、Journal of Cancer、Aging 等期刊有大量发表先例，
  适合作为新手第一篇生信论文（正文中如实说明该模式的特点与局限性，不夸大）。

## 3. 图引用规范

所有图位于 `figures/` 目录，正文用相对路径引用，例如：

```
![图06 差异表达火山图（示例，模拟数据）](../figures/fig06_volcano.png)
```

| 文件名 | 内容 | 用于章节 |
| --- | --- | --- |
| fig01_technical_route.png | 技术路线图 | 00/04/13 |
| fig02_central_dogma.png | 中心法则与转录组测序 | 01/02 |
| fig03_cell_death.png | 细胞死亡方式对比 | 01 |
| fig04_pyroptosis_mechanism.png | 焦亡分子机制 | 01 |
| fig05_databases.png | 公共数据库全景 | 03 |
| fig06_volcano.png | 火山图 | 07/08 |
| fig07_heatmap.png | 表达热图 | 07/08 |
| fig08_pca.png | PCA 图 | 07 |
| fig09_go_kegg.png | GO/KEGG 富集气泡图 | 09 |
| fig10_gsea.png | GSEA 富集图 | 09 |
| fig11_ppi.png | PPI 网络 | 10 |
| fig12_km.png | KM 生存曲线 | 11 |
| fig13_forest.png | Cox 森林图 | 11 |
| fig14_roc_nomogram.png | ROC + 诺模图 | 11 |
| fig15_paper_structure.png | 论文结构 | 13 |

**重要**：教程中的图均为“示例图/示意图”（模拟数据绘制，仅演示图形样式与解读方法）。
正文引用时必须注明“示例/示意”，并说明读者用真实数据跑 R 脚本后得到的是自己的图。

## 4. 代码规范

- 教程代码以 **R** 为主（生信挖掘主流），需给出可运行的完整代码块与关键注释。
- 代码块必须标注语言（```r），并说明依赖包与安装方式（BiocManager::install 等）。
- 涉及统计时写明方法与阈值（如 `|log2FC| > 1, adj.P < 0.05, BH 校正`）。
- 涉及真实数据时给出确切 accession（如 GSE14520、TCGA-LIHC），并提示需联网下载。

## 5. 事实与严谨性要求

- 不编造数据、不虚构文献；引用数据库/工具时给出官方名称与访问方式。
- 明确区分“示例/教学演示”与“真实分析结果”。
- 统计概念（p 值、FDR、HR、AUC 等）给出直觉解释 + 严谨定义。
- 每章提及的 R 包必须是真实存在的（GEOquery、limma、clusterProfiler、survival、
  survminer、glmnet、pheatmap、ggplot2、survivalROC、timeROC 等）。

## 6. 目录与文件命名

教程正文存放于 `tutorial/`，命名 `NN-章节名.md`：

| 文件 | 章节 | 负责 |
| --- | --- | --- |
| 00-导读与学习路线.md | 导读 | 主会话 |
| 01-细胞生物学知识补充.md | 细胞生物学基础 | Track A |
| 02-生物信息学知识补充.md | 生信基础+统计+R入门 | Track A |
| 03-公共数据库详解.md | 数据库 | Track B |
| 04-课题设计与选题.md | 选题与设计 | 主会话 |
| 05-环境搭建与工具链.md | 环境 | Track B |
| 06-数据获取.md | 数据下载 | Track B |
| 07-差异表达分析.md | DEA | Track C |
| 08-可视化与图表.md | 绘图 | Track C |
| 09-功能富集分析.md | 富集 | Track C |
| 10-PPI网络与hub基因.md | PPI | Track D |
| 11-生存分析与预后模型.md | 生存 | Track D |
| 12-独立验证与拓展.md | 验证 | Track D |
| 13-论文写作与发表.md | 写作投稿 | 主会话 |
| 14-常见问题与排错.md | FAQ | Track E |
| 15-附录-术语表与资源.md | 附录 | Track E |

## 7. 章节内部结构（每章统一）

1. `## 本章目标`（3-5 条，学完能做什么）
2. 正文小节（用 `###` 组织，循序渐进，配图、配代码、配类比）
3. `## 本章小结`（要点列表）
4. `## 思考题`（2-4 个开放问题）

## 8. 写作底线

- 每章 1500-3500 字正文（不含代码），新手可读，代码可跑。
- 不用任何专有名词而不解释；公式只保留最必要的，并配文字解释。
- 不写无法验证的“保证发表”承诺；发表部分如实说明难度与期刊特点。
