医学绘图，让你好看
好消息，好消息
新年送福利啦
当你充满好奇的点开这篇稿子时，可能你已是在科研路途顺风顺水的熟手，可能是在科研起点满怀憧憬的新人，也有可能是像我一样对科研道路充满迷茫的路中人。从几年前满怀信心踏进学医大门，到现实所迫励志要继续读研提升眼界，继而为了拿到PHD学位而继续读博。一路走来，才婶婶理解深深理解医路坑，深似海呀。当然，作为社会主义接班人的我们，自己选的路，含着泪也要把它走完。俗话说，善始善终嘛。好了，言归正传。
关键词：生物信息学、多组学、大数据
背景(Background)
作为研究森，保持对前言热点敏锐的嗅觉是必备的技能。然而，由于专业的特殊性，每个领域的热点并不太一样。当前，在人工智能、云计算、大数据等背景下，医疗大数据的普及将得到进一步推进。在科研领域，随着大数据时代的到来，组学的应用已然成为常态。曾经的基因组测序是那么的遥不可及，而如今，宏基因组学、多组学联合应用却早已进入寻常百姓家。然而，在如此背景之下，你是否对仍对基因组测序、转录组学分析、表观遗传学调节、微生物宏基因组学分析迷茫不已，是否一看到组学的分析结果就大脑掉线，是否期待对GEO数据库中已测序数据所包含的未知进行探索，是否觉得自己paper中用graphpad做出来的figure不堪入目；是否实验数据在手，却不能绘出吸引眼球的figure呢。那么也许我可以帮到你(脸是什么，早就不要了)
材料和方法(Materials and Methods)
linux语言、R言语、PubMed数据库；方法太过复杂，故而略过
结果(Results)
bar plot.PNG
Lollipop.PNG
violin.PNG
dot_go_all.png
go_all.png
kegg.png
go_bp.png
go_mf.png
heatmap-1.png
heatmap-2.png
heatmap-4.png
heatplot.png
gse-kegg.png
volcano plot_DEG.png
volcano plot_GEO.png
volcano plot2.png
结论(Conclusions)
随着 “精准医学” 概念的普及和科学技术的发展，生物信息大数据将会得到进一步的应用。如果你需要以下帮助，也许我可以帮到你：
1.如果你有实验数据，但恼于不知如何用 R/R studio 绘出高大上的figure，那我可以帮到你。
2.如果你在GEO数据库有基因组，转录组，表观遗传的测序数据却不知如何用 Linux + R 分析，那我可以帮到你。
3.如果你需要预测相关的 protein、pathway、function analysis，以方便预实验，那么我可以帮到你。
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保密协议： 同为医学狗，深知实验苦。所以请放心，对于您的数据本人绝不会泄露或者挪为他用。
by Linch
2019.01.04
