生信对于热点该如何关注和思考？

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现在的生信SCI，追热点已经不奇怪了，但怎么追，对热点怎么思考，不同人还是有不同程度的思考，有强有弱。今天简单举例下，关于“热点”，比如，早筛-液态活检-循环靶标，这个点，可以怎么思考借鉴。

（乳腺癌中不同分期下血液cfDNA中肿瘤来源ctDNA含量）

首先得了解背景，早筛的应用，如液体活检的生物标志物，主要包括循环肿瘤细胞（CTCs）、循环肿瘤DNA（ctDNA）、细胞外囊泡（EVs，主要是外泌体）。

知道主题词，如CTCs，ctDNA,外泌体，然后去PubMed检索，最简单的检索词：主题词+GEO，看看这样的生信SCI目前的发文数量，发文质量，心里有个数。

发文并不多，甚至可以说少。不过2022年发的2篇，IF都比较高，一个2区，一个1区，都是10+以上的文章，也是生信SCI最值得借鉴思考的高分文章。

通过CTC队列挖掘差异的基因，然后构建模型，再去做模型验证和预后效能评估，包括表达，突变，甲基化等等（数据很丰富）。有个大前提：有数据。

思考1：巧妇难为无米之炊，首要的数据，需要提前看看有没有以及是否丰富，足够出一篇SCI的data量。

看到这，首先要思考的点就是：为何挑选这些数据？马上回到method，看作者有没有描述data怎么来的。

再多做一步工作，去检索下数据集。

再多做一步！看看还有哪些数据集，可以用做课题设计的来源。

很多人不知道怎么寻找数据集，或者不知道怎么某些基因怎么来的，其实文献或多或少都有介绍，就看自己思考的够不够了。

（感兴趣的可以再多做一步：主题阅读，多看几篇CTCs的生信SCI，自己汇总整理）

思考2：流程图。也是我们常规分析的第二大点：怎么一步步筛选的？这里开始则是我们常规文献借鉴思考的点，大家可自行思考，分析了什么，说明了什么问题。（提示：跟着基因走）

Figure 2. Identification of methylation-driven DEGs.

Figure 3. Construction of prognostic riskscore model based on methylation-driven genes.

Figure 4. Assessment of the riskscore model as an independent prognostic tool

Figure 5. Functional enrichment for the Risckscore

Figure 6. Immune landscape in high and low-risk groups.

Figure 7. Genomic variation in high- and low-risk groups

Figure 8. Genomic mutation profile in high- and low-risk groups

Figure 9. Chemotherapy resistance analysis

Figure 10. Prediction of response to immunotherapy.

另外一篇，跟上一篇不同，偏自测数据的分析，主要就是筛选出靶标的，那这种可以怎么借鉴？（见红框）

提示已经非常清晰了。很多人不知道单基因课题的单基因怎么来，这种也是获取单基因研究对象的一种思路。

千人千面，每个人擅长的点和思考的点都不同，但多思考，收获会多一些。大家感兴趣的可以自己找原文实打实研读思考下。毕竟，只有思考，是别人代替不了你进行的。