掌握这个技能，可以让你的TCGA数据挖掘多发几篇SCI

TCGA是一个非常了不起的数据库，让无数研究生和临床医生可以顺利毕业、升职加薪、申请基金，毫不犹豫地说每一个用TCGA数据发表了论文的人或者课题组都应该好好感谢一下这个数据库。

现在利用TCGA数据发的文章呈爆炸性增长，犹如以前的meta分析，可以说滥发了，但是很多人都要依赖这个来毕业，没有办法呀。无论常规老掉牙的差异分析，功能分析，构建模型，还是现在的结合免疫评分、m6A、铁死亡等研究热点的发文方法都是越来越难发了，文章数量也越来越多，毕竟很多人都需要发表SCI，甚至有时候自己想研究的东西都被别人发表了，感觉无处下手，突然觉得这已经成为了下一个meta分析。meta分析已经想不出了idea，很多人就想出了写meta分析的更新版本，添加了新的研究，就会有不同的结果。

TCGA数据挖掘是否可以像meta分析更新一样，可以写别人已经发过的东西？答案是可以的。我们不妨在pubmed上搜索TCGA数据挖掘相关的文章，每10篇文章中起码有7-8篇文章都是离不开构建模型。我们刚好可以从这里入手，进行模型对比，只要你证明你的模型比别人的好就有机会发表。关于如何进行对比，如何操作，可以参考下面这两张图，这是两个不同模型的对比，可以看出第一模型（蓝色）比第二个模型（红色）好：

除了TCGA数据挖掘外，这种模型的对比技能同样适合临床数据挖掘（病例数据），SEER数据挖掘或者其他可以构建模型的数据挖掘。我们这里只分享思路和方法，关于具体操作，大家需要自行到网上找资料。