自从meta分析贬值了之后，生信数据挖掘成为了国内医生、研究生、博士、教师火爆的发文神器，可是令人头痛的事情来了，生信往往需要学习编程，其中R就必不可少，如果要挖TCGA、SEER，Perl或者Python就必不可少，如果只挖GEO，只要会R就可以了。那有没有数据库不需要任何编程呢？答案是有的。那是什么数据库呢？那就是大名鼎鼎的Oncomine。
正文开始
做生信数据挖掘的常见思路是这样子（以GEO为例）的：
做以上分析往往需要涉及R言语，所以对于R基础较差的人来说是非常头痛的事情，当然，有人钱的话可以请人做。
如果是做肿瘤的话，还可以探讨基因表达与预后的相关性。TCGA和Oncomine是是肿瘤数据，所以我们只能研究肿瘤，不想做肿瘤的可以选择GEO或者其他数据库。
为什么Oncomine数据库不用编程呢？
以上分析，除了基因表达与临床相关性外，其他分析Oncomine自己会计算分析，我们只要点几下鼠标就可以了，对于绘制生存曲线，我们只需用SPSS或者GraphPab Prism软件就能完成，也就是在点多几下鼠标就可以了。大家会发现，整一个分析只需要点鼠标就能完成了，不想TCGA那样，经常有代码报错。
TCGA数据挖掘或者SEER经常会出现这样的烦恼：
然而，Oncomine数据挖掘永远不会出现这种情况。也许当你在找这些代码出现错误的原因的时候，做Oncomine的人已经将文章写好了，换句话说，人家利用你在弄这些代码的时候悄悄地升为了主任，成为了你的领导，而此时的你依然不知道怎么回事。
最关键的问题：Ocomine能发在什么水平期刊呢？
基因差异表达分析 + Meta分析基因表达与临床相关性 + CCLE analysis + GOBO analysis 发3-5分的SCI妥妥的。
学习的捷径在哪里呢
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