有人自学生信分析坚持下来了吗？？? 大家有没有试过自学生信，并且真的坚持到最后发一篇SCI啊？我自己每次都会心血来潮自学生信，但是很多次都是热乎劲儿一过就没有下文了，主要是入门困难，很难坚持。 不过今年不太一样了，碰到一个小契机，跟着大佬学，发现生信分析还是得有人带着学，自己学总是学不到点上…… 直接上我的学习清单： 一代测序/二代测序/基因芯片分别是什么？ reads、count、fpkm、tpm是什么？ 拆解一篇文章彻底弄懂生信在做什么? 差异分析及结果解读，DESeq2/Limma如何选 GO富集与KEGG富集 PPI分子互作网络 单因素COX分析与生存曲线 机器学习之lasso回归 机器学习之SVM 预后模型与ROC曲线 WGCNA分析 免疫浸润分析 GSEA与GSVA分析 药物靶点及药物基因相关性 基于肿瘤干性的预后模型 基于免疫评分的预后模型 基于生信湿实验之qRT-PCR 基生信湿实验之Western blot —— 我觉的特别重要的一点：…
文章题目：Association between outdoor artificial light at night and metabolic diseases in middle-aged to older adults-the CHARLS survey DOI：10.3389/fpubh.2025.1515597 中文标题：夜间户外人工光与中老年人代谢性疾病的关联-CHARLS调查 发表杂志：Front Public Health 影响因子：1区，IF=3.0 发表时间：2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《Front…
文章题目：Association between triglyceride levels and rheumatoid arthritis prevalence in women: a cross-sectional study of NHANES (1999-2018) DOI：10.1186/s12905-025-03645-y 中文标题：女性甘油三酯水平与类风湿性关节炎患病率之间的关联：NHANES 横断面研究（1999-2018 年） 发表杂志：BMC Womens Health 影响因子：2区，IF=2.4 发表时间：2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《BMC Womens…
文章题目：Non-chemotherapy drugs inducing agranulocytosis: a disproportionality analysis based on the FAERS database DOI：10.3389/fphar.2025.1525307 中文标题：非化疗药物诱发粒细胞缺乏症：基于 FAERS 数据库的不成比例分析 发表杂志：Front Pharmacol 影响因子：1区，IF=4.4 发表时间：2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《Front Pharmacol》（1区，IF=4.4）的文章。本研究旨在通过分析 FAERS 数据库中的不良事件报告来系统地识别和描述 NCDIA。 研究方法：我们对 FAERS 数据库中 2004 年至 2024 年第一季度的 NCDIA 报告进行了回顾性分析。使用解剖治疗化学 (ATC) 分类系统对药物进行分类，不包括化疗药物（ATC 代码 L01）。采用报告比值比 (ROR) 方法来检测潜在的不良事件信号。阳性信号定义为至少有三份报告且 ROR 的 95% 置信区间 (CI) 下限大于 1 的病例。还进行了事件发生时间分析，以检查不同人口群体和药物的发病模式。 Table&Figure 结果解读：从FAERS 数据库中共发现 10,913 份 NCDIA 报告。不成比例分析显示，166 种与粒细胞缺乏症相关的非化疗药物存在显著信号，这些药物被系统地分为三个风险类别：已知（n = 111）、可能（n…
文章题目：Association of uric acid to high-density lipoprotein cholesterol ratio with the presence or absence of hypertensive kidney function: results from the China Health and Retirement…
文章题目：Association between cardiometabolic index and biological ageing among adults: a population-based study DOI：10.1186/s12889-025-22053-3 中文标题：成年人心脏代谢指数与生物衰老之间的关系：一项基于人群的研究 发表杂志：BMC Public Health 影响因子：1区，IF=3.5 发表时间：2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《BMC Public Health》（1区，IF=3.5）的文章。本研究旨在调查心脏代谢指数 (CMI)（一种新的心脏代谢状态指标）与生物衰老之间的关系。 研究方法：从 2011 年至 2018 年全国健康和营养检查调查中具有全面 CMI 和生物年龄数据的参与者那里获取横断面数据。生物年龄加速 (BioAgeAccel) 计算为生物年龄与实际年龄之间的差异，生物年龄来自包含八个生物标志物的模型。进行了加权多变量回归、敏感性分析和平滑曲线拟合，以探索 CMI 与生物年龄加速之间的独立关联。进行了亚组和相互作用分析，以调查这种关联是否在人群中一致。 Table&Figure 结果解读：在4282 名年龄…
文章题目：Gastrointestinal toxicity of antibody-drug conjugates: a pharmacovigilance study using the FAERS database DOI：10.1186/s40360-025-00877-4 中文标题：抗体-药物偶联物的胃肠道毒性：使用 FAERS 数据库进行的药物警戒研究 发表杂志：BMC Pharmacol Toxicol 影响因子：2区，IF=2.8 发表时间：2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《BMC Pharmacol Toxicol》（2区，IF=2.8）的文章。本研究利用美国食品药品管理局（FDA）不良事件报告系统（FAERS），通过数据挖掘分析ADC药物相关的胃肠道不良反应，为医疗机构安全使用ADC药物提供依据。 研究方法：我们利用Openvigil 2.1 平台从 FAERS 数据库中提取每种 ADC 报告的不良事件数据，涵盖从药物上市到 2024 年第二季度的时间。对于数据分析，我们采用了报告比值比 (ROR) 和比例报告比 (PRR) 方法。 Table&Figure…
每个月都有师妹师弟转介绍科室的老师或者同学加入学习，这是最快乐的事情，继续认真服务，认真带科研，和咱们的师妹师弟形成良好的长期关系(持续提供价值)~为什么咱们的师妹师弟愿意转介绍？因为都能写出文章、投出文章，因为所有的数据都是整理好的，所有的代码都是验证过的（课题组还会帮忙跑出结果）写作也是手把手一句一句的教~2025.5.03课题组师妹师弟反馈: 光速科研写作训练营–学完即可光速攥写任意类型的SCI论文~选题、跑代码（分析）、写作、润色、投稿选刊、返修，全流程，手把手教学~任意选择一个/两个方向(gbd/nhanes/charls/meta/mr…)，开始做，做好投稿之后，继续做已投稿方向，或者学习新的方向~因此我们设置的热点课不是都需要学习的，选符合自己研究领域的，能快速出文章的方向去做就行啦~20期目前可插班(5.07号截止~)在课题组助教、代码助教指导下完成直播课(目前已上完一节)学习~赶上进度~
每个月都有师妹师弟转介绍科室的老师或者同学加入学习，这是最快乐的事情，继续认真服务，认真带科研，和咱们的师妹师弟形成良好的长期关系(持续提供价值)~为什么咱们的师妹师弟愿意转介绍？因为都能写出文章、投出文章，因为所有的数据都是整理好的，所有的代码都是验证过的（课题组还会帮忙跑出结果）写作也是手把手一句一句的教~2025.5.03课题组师妹师弟反馈: 光速科研写作训练营–学完即可光速攥写任意类型的SCI论文~选题、跑代码（分析）、写作、润色、投稿选刊、返修，全流程，手把手教学~任意选择一个/两个方向(gbd/nhanes/charls/meta/mr…)，开始做，做好投稿之后，继续做已投稿方向，或者学习新的方向~因此我们设置的热点课不是都需要学习的，选符合自己研究领域的，能快速出文章的方向去做就行啦~20期目前可插班(5.07号截止~)在课题组助教、代码助教指导下完成直播课(目前已上完一节)学习~赶上进度~
大家都知道NHANES数据库适合各大内科，包含的疾病方向有很多，今天我们一起来看看痛风挖掘Nhanes的文章分享，学习一下已经发表的SCI文章检索策略也给大家准备好啦：(gout[Title/Abstract]) AND (nhanes[Title/Abstract]) ⭕例文1——氧化平衡评分与高尿酸血症和痛风的相关性：NHANES 2009-2018由 20 个饮食和生活方式因素得分组成的 OBS 作为暴露变量。应用多变量线性回归模型评估 OBS 与尿酸（UA）之间的关联。进行多变量逻辑回归、亚组分析和限制性三次样条（RCS）回归，以探讨 OBS 与高尿酸血症/痛风之间的关系。 ⭕例文2——三酰甘油葡萄糖指数与痛风的关系：基于 NHANES 2007-2018 的横断面分析探讨了 TyG 指数与痛风之间的关系。通过 t 检验对连续数据进行统计分析，通过卡方检验对分类数据进行统计分析，分析了人口统计学数据和潜在风险因素，并进行了比较。通过逻辑回归和亚组分析来检验 TyG 指数与痛风之间的关联。 ⭕例文3——美国中年和老年人中体重调整腰围指数与高尿酸血症和痛风的相关性：2007-2014 年…