# 第 04 章 课题设计与选题

> “一个好的生信课题，一半靠分析，一半靠选题。”——生信圈流传的话
>
> 本章教你：什么课题能发表、怎么从零设计一个课题、以及如何把“焦亡 × 肝癌”这个示例课题扩展到属于你自己的版本。

## 本章目标

1. 理解“生信数据挖掘”类论文的常见类型与发表价值；
2. 掌握选题的四个基本原则（热点、数据、可验证、可发表）；
3. 学会用 PICO 框架把模糊想法变成具体课题；
4. 能独立设计出 1-2 个属于自己的候选课题。

## 4.1 什么样的生信课题有发表价值？

先破除一个迷思：**“生信课题 = 跑流程”是错的**。能发表的课题，本质上回答了一个**具体、有意义、可验证的科学问题**，跑流程只是实现手段。

按“科学问题的新颖度 × 工作量”两个维度，新手常见课题可分为三档：

| 档次 | 模式 | 例子 | 发表难度 | 适合谁 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 入门档 | 单基因/单机制 × 单癌种挖掘 | “GSDMD 在肝癌中的表达与预后” | 中低（需要讲出新意） | 本科生毕设 |
| 进阶级 | 基因集 × 单癌种 × 预后模型 | “焦亡相关基因构建肝癌预后模型”（本教程示例） | 中（需要独立验证+一定工作量） | 研究生第一篇文章 |
| 挑战级 | 多组学/单细胞/泛癌 × 机制闭环 | “焦亡在泛癌中的免疫微环境重塑 + 实验验证” | 高（需实验或大量计算） | 进阶者 |

**本教程选择进阶级**：工作量适中、流程完整、有独立验证、有预后模型——这是新手“跳一跳够得着”的最佳平衡点。

### 为什么“XX 相关基因 × 癌症 × 预后模型”模式能发表？

1. **临床价值明确**：肿瘤预后预测是真实临床需求（医生需要判断哪些患者预后差、需要更积极治疗）；
2. **数据可及**：TCGA 覆盖 33 种癌、GEO 有海量表达谱，全部免费；
3. **机制有故事**：任何生物学过程（焦亡、铁死亡、自噬、衰老、糖酵解……）在肿瘤中都“应该有”角色，story 天然存在；
4. **审稿人熟悉**：模式成熟，审稿标准清晰，新手不容易踩“方法不成立”的雷。

> **诚实提示**（写进论文讨论也要用）：这类论文的同质化风险在增加，越来越多的期刊开始要求**独立验证队列**（GEO 验证）甚至**简单实验验证**（qPCR/WB）。所以我们教程把“独立验证”作为标配步骤（第 12 章），这既是科学严谨，也是发表策略。

## 4.2 选题四原则

把任何想法过一遍这四关，能过三关以上就值得做：

### 原则一：热点（Hot topic）

- 生物学过程要“热”：焦亡（pyroptosis）、铁死亡（ferroptosis）、自噬（autophagy）、衰老（senescence）、细胞周期（cell cycle）……这些过程有清晰的基因清单、有大量文献、审稿人懂。
- 怎么判断热不热：去 PubMed 搜 "XX-related genes cancer prognosis"，文章数量近 3 年是否持续增长。
- **注意**：热点也有生命周期。2020-2023 年焦亡/铁死亡最热，现在依然可做，但必须加新意（新癌种、新角度、新验证）。

### 原则二：数据可及（Data availability）

- 目标癌种在 TCGA 有没有队列？（33 种癌全覆盖，但样本量差异大：LIHC 371 例、UVM 80 例）
- GEO 有没有该癌种的**带生存数据**的独立队列？（GSE14520 之于 HCC 是经典选择）
- 没有数据的癌种再好的想法也做不了——**先查数据，再定课题**。

### 原则三：可验证（Falsifiable）

你的课题必须能回答“是/否”：
- ✅ 可验证：“焦亡相关基因在 HCC 中差异表达，且与预后相关”——能用数据检验；
- ❌ 不可验证：“焦亡在肝癌发生中起重要作用”——太泛，无法证伪。

### 原则四：可发表（Publishable）

- 工作量是否完整：差异 → 富集 → PPI → 生存 → 验证，缺一环审稿人就会挑；
- 是否有“增量”：新癌种？新基因集？新分析角度（免疫浸润/单细胞）？完全复制别人做过的同一个癌种同一个基因集很难发表。

## 4.3 PICO 框架：把想法变成课题

医学研究经典的 PICO 框架，生信挖掘同样适用：

| 字母 | 含义 | 本教程示例 |
| --- | --- | --- |
| **P** | Population 人群/疾病 | 肝细胞癌（HCC）患者 |
| **I** | Intervention 关注的暴露/因素 | 细胞焦亡相关基因的表达水平 |
| **C** | Comparison 比较 | 肿瘤 vs 癌旁；高表达组 vs 低表达组 |
| **O** | Outcome 结局 | 差异表达、富集通路、总生存期（OS）、预后风险 |

把四格填满，课题一句话就出来了：

> **在肝细胞癌患者中（P），焦亡相关基因的表达（I）相比癌旁组织（C），是否存在差异表达、富集到哪些通路，并与患者总生存期（O）相关？**

试试把你自己的想法套进这个框架——比如把“焦亡”换成“铁死亡”、“肝细胞癌”换成“乳腺癌”，你就有了一个新课题的雏形。

## 4.4 完整课题设计：本教程示例逐项拆解

### 4.4.1 研究问题与假设

- **主问题**：焦亡相关基因在 HCC 中的表达与预后价值如何？
- **可操作的子问题**：
  - Q1：焦亡基因在 HCC 肿瘤 vs 癌旁中哪些差异表达？
  - Q2：差异焦亡基因富集在哪些通路？
  - Q3：哪些焦亡基因是 PPI 网络的 hub 节点？
  - Q4：hub 焦亡基因能否预测患者生存？能否构建风险模型？
  - Q5：风险模型在独立队列中是否仍有效？

### 4.4.2 变量定义（分析前必须写清楚）

| 变量 | 定义 | 数据来源 |
| --- | --- | --- |
| 结局 | 总生存期 OS（月）；事件=死亡 | TCGA-LIHC clinical |
| 分组 | Normal / Tumor | TCGA-LIHC 样本类型 |
| 表达 | RNA-seq FPKM（log2 转换） | UCSC Xena / GDC |
| 焦亡基因集 | 文献来源的焦亡基因列表（示例：GSDMD、GSDME、CASP1、IL1B、IL18、NLRP3、AIM2、PYCARD、GSDMA/B/C 等；正式研究需给出确切来源文献与列表） | 文献补充材料 |

> **关键提醒**：焦亡基因集的“出处”必须可追溯。真实研究中应从特定文献的补充材料（Supplementary Table）提取完整列表，并在论文方法中注明来源文献。教程演示使用示例列表跑通流程，正式研究请替换为完整、有出处的列表。

### 4.4.3 统计与分析计划（写进设计文档，防止事后乱改）

1. 差异表达：limma（BH 校正，|log2FC|>1 且 adj.P<0.05）；
2. 富集：clusterProfiler（GO/KEGG，qvalueCutoff=0.05）；GSEA（FDR<0.25 常规阈值）；
3. hub 基因：STRING + Cytoscape cytoHubba（MCC 算法 top10-20）；
4. 生存：中位数分组 → KM + log-rank；单因素 Cox → 多因素 Cox 校正；
5. 模型：LASSO（glmnet）选基因构建风险评分；timeROC 评估 1/3/5 年 AUC；
6. 验证：GSE14520 独立队列重复 4-5 步关键分析。

### 4.4.4 预期结果与备选方案

- **预期**：多数焦亡基因在肿瘤中表达上调，富集于炎症小体/IL-1β 相关通路；hub 基因（如 GSDMD）高表达与不良预后相关，风险模型 AUC>0.7。
- **备选**：若个别基因方向与预期相反，如实报告（肿瘤中下调也可能有故事：免疫逃逸）；若模型 AUC 低，尝试换基因集/换截点方法（但警惕数据窥探，见 4.6）。

## 4.5 用“课题设计文档”固定你的计划

动分析前，写一页纸的 `design.md`（本教程的项目目录 `experiments/` 里就有范例结构）：

```markdown
# 课题设计：焦亡相关基因在 HCC 中的预后价值

## 科学问题
（一句话 PICO 表述）

## 数据
- TCGA-LIHC：表达 + 临床（下载日期、版本）
- GSE14520：验证队列（accession、平台）

## 分析步骤（与参数）
1. ...（limma, |log2FC|>1, adj.P<0.05）
2. ...

## 预期结果 / 备选方案
...

## 时间表
...
```

设计文档的价值：**防止分析中“凭感觉改参数”**——所有阈值在动手指之前就定好，这是可复现性（reproducibility）和防数据窥探的第一步。

## 4.6 学术诚信红线（必读）

1. **不挑结果**：不要反复尝试不同截点/不同基因集直到"P<0.05"为止（数据窥探 bias / p-hacking）——审稿人问“为什么选这个截点？”时你要答得上来，答不上来就是问题；
2. **不隐瞒阴性结果**：生存不显著的基因如实写“无显著关联”，这也是发现；
3. **基因集有出处**：焦亡基因列表来自哪篇文献必须写清楚，不许“凭感觉凑”；
4. **独立验证是标配**：训练集上再好的模型，没有独立验证就是空中楼阁。

## 本章小结

- 能发表的生信课题 = 热点生物学过程 + 可及数据 + 可验证问题 + 完整工作量；
- PICO 框架（人群/因素/比较/结局）能把模糊想法变成具体课题；
- 分析开始前写好设计文档，固定阈值，防止数据窥探；
- “焦亡 × 肝癌 × 预后模型”是本教程示例，你可以用同样的框架换成任何热点过程与癌种；
- 独立验证不是可选项，是发表的基本盘。

## 思考题

1. 用 PICO 框架设计一个你自己的课题（换一个生物学过程或癌种），写在纸上；
2. 去 PubMed 用 "ferroptosis-related genes prognosis" 检索，观察近 3 年文章数量趋势，判断该方向是否还“热”；
3. 为什么说“只报告显著的生存分析结果”是不道德的？设计文档如何帮助避免这个问题？
4. 你选的癌种在 TCGA 有多少样本？在 GEO 有没有带生存数据的独立队列？（提示：先在脑子里想，第 06 章教你实际查）
