在非肿瘤生物信息学研究中，模型验证和数据库的选择是关键环节。以下从数据库资源和验证方法两方面进行
一、非肿瘤生信常用数据库
1. 综合性数据库
GEO：收录全球高通量基因表达数据，支持差异基因挖掘和在线工具GEO2R分析，涵盖500+生物物种。
ArrayExpress：EBI旗下的微阵列与测序数据库，包含57.81TB数据，可作为GEO的补充。
RGD Disease：覆盖心血管、糖尿病、神经系统等非肿瘤疾病，提供跨物种基因注释信息。
2. 疾病专项数据库
NHANES：适用于流行病学与孟德尔随机化研究。
The Human Protein Atlas：整合免疫组化数据，支持疾病机制。
3. 功能分析工具
KEGG/MetaCyc：代谢通路分析常用工具。
ConsensusPathDB：用于共享风险位点的功能富集分析，如ALS与自身免疫疾病关联研究。
二、模型验证方法
1. 多步验证策略
通过内部训练集（如247样本）建模后，需用独立验证集（如另外247样本）进行生存分析，高风险组与低风险组的生存差异需通过统计检验（如p值005[[5][212113[6][[3[[<.）5]。
外部验证可借助其他数据集（如GEO子集），但需注意AUC值稳定性（如一年预测效果优于三年）7]。
. 机器学习结合实验验证
使用种机器学习算法组合（如种模型）筛选关键基因后，可通过ELISA检测血清蛋白表达，提升结果可靠性8]。
铁死亡相关基因研究中，即使未直接筛选到目标基因，也可通过hub基因关联分析增加数据说服力6]。
. 临床相关性验证
结合临床特征（如淋巴血管浸润比例）验证模型独立性，确保不受混杂因素影响5]。
单细胞数据可辅助分层分析，例如TNBC研究中通过Treg细胞浸润量化验证预后模型18]。
三、创新方向建议
热点结合：如双疾病关联分析（ALS+自身免疫疾病）或新兴机制（铁死亡）。
- 多组学整合：WGCNA+单细胞+免疫浸润的组合能显著提升文章。
