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公开组学数据论文：先核对样本，再解释差异与富集

公开数据库中的一个编号可能包含多个平台、批次或样本类型。

数据集编号不是全部信息

公开数据库中的一个编号可能包含多个平台、批次或样本类型。下载后先整理物种、组织、疾病状态、分组、重复样本与临床变量，并核对研究问题需要的对照是否存在。不能仅凭数据集标题判断它适用于当前题目。

原始计数、标准化表达量和芯片信号的分析条件不同。分析前需要知道矩阵是否已变换、是否混入批次以及基因标识如何映射。不同来源的数据直接拼接可能引入系统性差异，不能把技术差异解释为生物学发现。

明确比较方向、设计变量、过滤规则与多重检验方法。差异基因数量应对应实际结果表，火山图、热图与正文数字要一致。统计阈值是分析选择，不能为了得到想要的基因任意改变后只报告最显著的一次。

富集结果受背景基因集、标识转换、数据库版本与基因筛选影响，需要记录这些条件。分子对接还涉及结构来源与准备、位点和打分设定。富集关联或对接评分不能直接证明机制、药物有效性或临床价值，应说明需要何种后续验证。

资料上传后说明数据来源和样本分组，再确认目录与分析范围。结果表和图注应标记来源与分析口径，程序路径、临时文件名与任务目录放在配套记录中。最终复核基因符号、比较方向、样本量、阈值和结论，避免正文引用了另一个运行版本。