如何从数据库中挖出研究方向？

生信分析是筛选目标基因和确定研究方向非常好用的方法，但是很多时候，系统的分析流程走下来，我们还是不能把筛选出来的基因和所研究的疾病挂上钩，我们很难说我们的结果是有意义的，想进一步开展实验心里也是没个底儿。

像下图这样的热图，既分析出了差异基因，又对差异基因进行了功能上的注释，结果就很赞了。

上图的注释中，Ion channel，Receptor什么的或许通过GO和KEGG注释还能得到一些信息，但是像Known pain link，这个要怎么说？你说known就known？文本挖掘或许是个不错的手段，但是真正操作起来还是很麻烦，如何去除其中看起来有关而实际上无关的基因也是非常费神的。

其实NCBI中有很多非常好用的数据库，比如Gene这个数据库

搜索pain，便可以得到与pain相关（Known pain link）的基因，在右侧可以选择物种

调成每页显示200条信息，把相关的基因都复制粘贴出来，在EXCEL里用vlookup函数和我们生信分析的结果取个交集，就完成注释啦！（(工具篇)：S4E07: 用Excel就能实现的几个逆天功能！）

注释完成后，可以用R语言ggplot2包画图，也可以试试这个在线的工具EasyChart (http://www.ehbio.com/ImageGP/index.php/Home/Index/index.html)， 之前我们介绍过高颜值的在线绘图工具推荐，这个网站目前已经全部更新完成。

通过这样一张热图，我们可以了解哪些疾病关联基因的差异表达比较明显，聚类分析则反映出哪些基因之间存在联系，从中我们挑选出合适的目标基因。

如果你的研究方向是遗传病，那可以试试OMIM，OMIM (Online MendelianInheritance in Man)是人类孟德尔遗传病数据库，在NCBI中选择OMIM数据库即可使用。

比如我们搜个parkinson，搜索结果中PARK12是表型名称，右侧还可以查看序列标记位点（UniSTS），以及单核苷酸多态性（dbSNP）。

那么%300557这样的代号是什么意思呢？先说前面这个%：

OMIM中每一条记录都有一个自己的6位数字代码：

所以说%300557表示的是这条信息记录了X染色体关联的基因位点，已经得到证实，但是潜在的分子基础还有待研究。

更加详细的信息可以点开该条目查看，包括了关联基因，基因位点等等。

其它的疾病数据库，比如MalaCards，Lncrnadisease（lncRNA相关）疾病研究找不到方向怎么办？，DisGeNET等也可以给我们提供疾病相关的信息。

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