做科研经典思路：大胆假设，小心求证。
虽说一些跨越性的、指引性的观点往往是该领域大牛级人物提出的，但实验室小萌新也不要慌，我们可以先查查文献，问问导师及师兄，或者去找找丁香园老帖，说不定也能找到新思路。
接下来就是小心求证了，好的创新应该是在严谨的思路加实验验证基础上得出的，而不只是天马行空未经验证的奇思妙想。任何的假设或者观点都必须有非常严格的依据和证明。
想要论证，可以从以下5个方面入手：
①从大数据挖掘方面入手
②通量组学
③从临床样本出发
④从细胞功能研究出发
⑤从动物模型出发
大数据挖掘方面，唯一的要求就是要会挖掘数据，以前可能只有搞生物信息学研究的才能做，现在各种各样的工具都出来了，不懂R语言和Perl的也能出文章，门槛较低，关键点在于善用软件和善于制图。
通量组学，简单来说就是分析样本+测序的数据，需要你会临床+基础+生物信息学三方面的技能，大部分情况下分析图表就足够了。
临床样本方面的研究，比较适合临床医生，特别是热门的肿瘤方向，样本也相对容易获得。只要有足够的样本库和完善的病理信息，进行一些实验操作，还是比较容易出文章。
以细胞表型分析为主的研究，大致路线是选细胞+因素干预+表型检测，干预的因素常用是沉默、过表达，表型检测一般是增殖、周期、凋亡及自噬。
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以动物模型出发的研究，模型建好了，就成功了一大半。大致过程是构建动物模型，放上建模成功的指标，WB检测通路分子，检测蛋白，或者是建模、给药、低中高浓度对照、阳性对照、思路分析、出文章。用动物模型可以发比较高分的文章，很多杂志特别喜欢这种研究方式。当然，关键还在于构建动物模型上。
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