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，也储存了十分可观的基因组数据。

数据分析流程：5 大模块，看下图

肿瘤科做预后研究有着天然的优势，从疾病角度看，无论什么肿瘤的预后都是全世界范围内最受关注的问题。

从研究角度看，除了比较常规的临床预后因素，比如手术方式、生活方式以及自身并发症等。与肿瘤预后相关的各种分子机制可以说是无穷无尽等待大家去研究的，这类机制研究做好了不仅可以发 SCI，更是能结合自身的研究方向增加湿实验、申请课题，让自己的科研档次更上一层楼！

如果你是肿瘤科医生，想找到一种简单、快速又相对高回报的科研方法，不妨试试肿瘤预后数据挖掘，可以先从下方免费课程开始学习，快速入门：

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⭕️肿瘤预后模型的研究流程，需要做哪些工作？

⭕️一篇典型的肿瘤预后文章，有哪些分析图表？

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