面对meta分析与生信数据挖掘的选择，我们该如何抉择呢？这个问题在许多场合被频繁提及，接下来，让我们一同深入探讨一下。
在过去的十多年里，meta分析在国内临床医生中扮演着举足轻重的角色，仿佛是生产SCI论文的一台高效机器。其学习方法并不复杂，操作流程也相对固定。目前存在的最大障碍在于一些单位对meta分析的认可度不高。它们并不承认通过meta分析所得的成果，无法将其作为毕业或职称评定的依据，甚至不给予任何奖励。
在这样的背景下，选择就变得尤为重要。如果你写文章的主要目的是为了满足毕业或职称评定的要求，而你的单位又不认可meta分析的成果，那么你即使成功发表了SCI论文也可能无法达到预期的效果，甚至可能浪费你的时间和精力，影响你的职业发展。在这种情况下，你或许应该考虑生信数据挖掘这一选项。由于其普遍性和被广泛认可的特点，选择生信数据挖掘可能会更符合你的需求。
如果你所在的单位对meta分析持开放态度，那么选择哪种方法就更多取决于你个人的偏好和实际情况。科室的限制也可能成为你选择的关键因素。当前，数据相对丰富，而非数据较为稀缺。某些特定疾病可能缺乏相应的数据库支持，这使得数据挖掘、护理、外科等领域在实施数据挖掘时面临诸多挑战。这可能导致你只能选择meta分析作为你的研究方向。
值得一提的是，生信数据挖掘在发文速度上远超meta分析。一次生信分析往往能够在短短一天内完成。相较之下，meta分析涉及到文献检索、筛选、数据提取、质量评价等多个步骤，每个步骤都需要投入大量时间。当前meta分析的选题也变得日益困难，许多热门课题已经被人深入研究过。虽然有人提出可以研究更新的内容，但实际上，这些“更新”的内容也已经被广泛探讨。
最终的选择需要综合考虑单位制度、发文目的以及科室限制等多方面因素。如果是为了文章发表的目的，生信数据挖掘可能是一个更有前景的选择。