每个生信小白都应该避坑的小细节！

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入门生物信息学这个过程，确实是半路出家的多，所以很多时候会出现一些“啼笑皆非”的报错，比如下面的火山图： 这样的很明显不得体的火山图在很多正式发表的文章里面比比皆是，我起码就看到了十几次了，比如2023的文章：《Identification and development of a five-gene signature to improve the prediction of mechanical ventilator-free days for patients with COVID-19》 我甚至给这样的生物信息学数据分析“翻车时刻”做了一个专辑： 大可不必删除一个样品 想富集哪个通路就富集哪个通路？ 公共数据的信息不可全信 你永远不知道公共数据集给你埋什么坑 公共数据库验证出来了就是对的吗 是否高表达还不是你说了算 有一些错误在图片上面显示不出来 tcga数据库没有这个癌症啊 生信小白入门的时候有什么方法避坑呢 必须强调 基本的生物信息学基础，也可以看看我们的 生物 ………………………………