# 第 00 章 导读与学习路线

欢迎来到《细胞生物学方向 · 生物信息学课题教程》！这是一份专门为**零基础新手**设计的完整入门指南。学完这份教程，你将能独立完成一个“用公共数据库做细胞生物学方向生信课题”的完整项目——从选题、下载数据、统计分析、画图，到把它写成一篇可以投稿的论文。

## 0.1 这本教程是给谁看的？

| 你是谁 | 你会得到什么 |
| --- | --- |
| 生物/医学本科生 | 一套能写进毕业论文或发表成小论文的完整课题流程 |
| 低年级研究生 | 细胞生物学 × 生物信息学交叉研究的第一块敲门砖 |
| 跨专业学习者（计算机/数学背景） | 快速补齐细胞生物学常识，理解生信问题的生物学意义 |
| 想转型生信的实验科研人员 | 一套不需要自己测序、用公共数据就能出成果的路线 |

**你不需要**：会编程（我们从 R 的第一行命令教起）、懂高深统计（每个概念都用大白话+类比讲透）、有实验数据（全部使用公共数据库）。

## 0.2 学完这本教程，你能做什么？

1. **看懂并复现**一篇典型的“生信数据挖掘”论文（这类论文在 Frontiers、BMC、PeerJ 等期刊大量存在）；
2. **独立完成**一个完整课题：选题 → 下载 TCGA/GEO 数据 → 差异表达分析 → GO/KEGG 富集 → PPI 网络与 hub 基因 → 生存分析与风险模型 → 独立验证；
3. **画出 10+ 种**论文级图表：火山图、热图、PCA、富集气泡图、GSEA、PPI 网络、KM 生存曲线、森林图、ROC、诺模图；
4. **把结果写成**符合 IMRaD 结构的论文初稿，并了解投稿流程与期刊选择；
5. **建立科研素养**：知道什么是多重检验校正、什么是数据窥探偏倚、为什么必须独立验证——这些是审稿人一定会问的问题。

## 0.3 贯穿全教程的示例课题

我们不讲空洞的理论，而是带着你做一个**真实的、可发表的课题**：

> **《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》**

- **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？
- **为什么选焦亡**：焦亡是近年细胞生物学最热的研究方向之一（2015 年 GSDMD 机制阐明、2018 年诺贝尔奖级免疫学热潮），与肿瘤免疫、炎症微环境紧密相关，文献量大、审稿人熟悉、新手容易找到参考文献支撑。
- **为什么选肝细胞癌**：TCGA-LIHC 队列完整（371 肿瘤 + 50 癌旁，含随访），GEO 有 GSE14520 等带生存数据的独立验证队列——**数据免费、队列齐全、验证容易**，非常适合新手。
- **为什么这个模式能发表**：这是一条被大量验证过的论文生产线（“XX 相关基因 × 癌症 × 预后模型”），Frontiers in Genetics、BMC Cancer、PeerJ、Journal of Cancer、Aging 等期刊均有大量先例。我们会在第 13 章如实分析它的优缺点与审稿趋势。

![图01 技术路线图（示例）](../figures/fig01_technical_route.png)

## 0.4 学习路线图（建议 4-6 周，每周 6-10 小时）

| 周次 | 内容 | 章节 | 产出 |
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| 第 1 周 | 细胞生物学基础 + 生信知识补充 | 01、02 | 看懂机制图；装好 R/RStudio |
| 第 2 周 | 数据库认知 + 选题定案 + 环境搭建 + 数据下载 | 03、04、05、06 | 确定课题；数据到手 |
| 第 3 周 | 差异表达分析 + 可视化 | 07、08 | 火山图、热图、PCA |
| 第 4 周 | 功能富集 + PPI 网络 | 09、10 | 富集气泡图、hub 基因列表 |
| 第 5 周 | 生存分析 + 风险模型 + 独立验证 | 11、12 | KM 曲线、森林图、ROC、验证结果 |
| 第 6 周 | 论文写作 + 投稿准备 | 13、14、15 | 论文初稿 |

> **时间弹性**：急于出结果的读者可以跳过第 01-02 章直接开跑（遇到概念再回头查）；
> 想扎实打基础的读者可以放慢到 8 周。第 15 章附录的术语表随时可查。

## 0.5 教程使用指南

- **每章结构**：本章目标 → 正文（配图配代码）→ 本章小结 → 思考题。
- **代码**：R 代码块可以直接复制到 RStudio 运行（`code/` 目录有整理好的完整脚本）。教程中的图均为**示例图/示意图**（用模拟数据绘制，演示图形样式与解读方法）——你用真实数据跑通后会得到属于自己的图。
- **遇到报错**：先看第 14 章常见问题；解决不了就带着完整报错信息（R 会输出红色错误文本）去搜索，或者问社区——这是所有生信人每天的日常，别怕。
- **科学诚信**：本教程教的是真实、可复现的分析方法。**不要**为了“好看”而挑选截点、篡改数据——审稿人和编辑比你想象的更熟悉这些套路，造假后果极其严重。

## 0.6 你即将掌握的知识地图

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细胞生物学常识（01）          统计与 R 基础（02）
        │                            │
        └──────────┬─────────────────┘
                   ▼
        公共数据库（03）── 选题设计（04）── 环境搭建（05）
                   │
                   ▼
             数据获取（06）
                   │
        ┌──────────┼──────────┐
        ▼          ▼          ▼
  差异表达（07）  可视化（08）  富集分析（09）
        │          │          │
        └──────────┼──────────┘
                   ▼
          PPI 与 hub 基因（10）
                   │
                   ▼
       生存分析与风险模型（11）
                   │
                   ▼
         独立验证与拓展（12）
                   │
                   ▼
       论文写作与发表（13）＋ FAQ（14）＋ 附录（15）
```

准备好了吗？让我们从“细胞生物学”这门看家学问开始，一步步把基因表达的奥秘变成你可以发表的数据故事。
