都别发，我来发！肿瘤预后模型就是这么简单！

主要观点总结

文章介绍了预后模型在生信研究领域的重要性，特别是针对肿瘤预后的研究。文章详细阐述了预后模型的定义、作用及构建步骤，并强调了肿瘤预后研究的优势。此外，文章还提到了数据来源、数据分析流程，并推荐了相关免费课程和资料。

关键观点总结

关键观点1: 预后模型的作用和构建步骤

预后模型用于预测疾病预后好坏。构建步骤包括找预后因子、筛预后因子、预后因子组合、模型判断和价值意义。其中，基因层面的预后因子更为丰富，可通过基因数据挖掘来寻找。

关键观点2: 肿瘤预后的研究优势

肿瘤预后研究具有天然的优势，因为无论什么肿瘤的预后都是全世界范围内最受关注的问题。此外，与肿瘤预后相关的分子机制研究等待探索，研究成果不仅可以发表，还能增加湿实验、申请课题，提升科研档次。

关键观点3: 数据来源和数据分析流程

数据类型主要是各类肿瘤组织的DNA、RNA测序数据。数据来源广泛，如Gene Expression Omnibus (GEO)数据库、TCGA、EMBL-EBI、NGDC等数据库。数据分析流程包括5大模块。

关键观点4: 推荐免费课程和资料

文章推荐了关于肿瘤预后研究的免费课程，内容包括肿瘤预后模型的基础概念、研究流程、分析图表等。同时提供了相关资料的免费领取方式。

文章预览

预后模型，绝对是生信研究领域的「定海神针」，永不过时的经典套路！ 预后模型 就是用来预测疾病预后好坏的经典研究方法，预后结局有很多， 如好转、痊愈、复发、恶化、伤残、并发症和死亡 等。 肿瘤因为致死率高，因此关于各种肿瘤预后的研究一直以来都是高分期刊的宠儿！预后模型的构建可分为 5 步： 「找预后因子→筛预后因子→预后因子组合→模型判断→价值意义」 。 而这个「预后因子」完全可以通过基因数据挖掘来找，因为比起常规的预后因子，基因层面的预后因子更多更丰富！ 数据类型： 各类肿瘤组织的 DNA 、RNA 测序数据 数据来源：广泛、到处都能挖 最出名的就是 Gene Expression Omnibus (GEO) 数据库，这是目前全世界范围内最大的免费公共数据库，存储了大量的高通量基因表达数据。还有像 TCGA、EMBL-EBI、NGDC 等数据库，也储存了 ………………………………