NHANES最新指标推荐:α-Klotho!

文章题目:Association between serum α-Klotho levels and mortality in US adults with osteoporosis DOI:10.1186/s12889-025-22540-7 中文标题:美国成人骨质疏松症患者血清 α-Klotho 水平与死亡率的相关性 发表杂志:BMC Public Health 影响因子:1区,IF=3.5 发表时间:2025年4月 今天给大家分享一篇在 2025年4月发表在《J Health Popul Nutr》(1区,IF=3.5)的文章。本研究的目的是检查 40 岁及以上骨质疏松症个体血清 Klotho 水平与死亡风险之间的潜在关系。 研究方法:目前的研究包括来自全国健康和营养检查调查的 40 岁及以上被诊断患有骨质疏松症的成年人。骨质疏松症的诊断基于骨质疏松症病史或骨密度。此外,采用 Cox 比例风险回归、 Kaplan-Meier (KM) 曲线和限制三次样条曲线…

NHANES指标推荐:Apo B!

文章题目:Association between Apolipoprotein B and diabetic nephropathy: insights from the National Health and Nutrition Examination Survey 2007-2016 and Mendelian randomization analysis 中文标题:载脂蛋白B 与糖尿病肾病之间的关联:来自 2007-2016 年全国健康与营养检查调查和孟德尔随机化分析的见解 发表杂志:Nutr Diabetes 影响因子:1区,IF=4.6…

7.0 Q1|四川大学CHARLS发文 | 前瞻性队列中肌肉减少症和心血管疾病的变化

1.第一段–文章基本信息 文章题目:Changes in sarcopenia and incident cardiovascular disease in prospective cohorts 中文标题:前瞻性队列中肌肉减少症和心血管疾病的变化 发表杂志:BMC Medicine  影响因子:1区,IF=7.0 发表时间:2024年12月 2.第二段–研究思路 本研究思路 本文基于中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的前瞻性队列数据,旨在探讨肌肉减少症(sarcopenia)状态变化与新发心血管疾病(CVD)风险之间的关系。研究使用2019年亚洲肌肉减少症工作组(AWGS)算法评估肌肉减少症状态,将参与者分为非肌肉减少症、可能肌肉减少症和肌肉减少症三组,并基于基线和第二次随访(2年后)的评估结果分析肌肉减少症状态的变化。研究通过自我报告的医生诊断来确定CVD事件,包括心脏病和中风。采用Cox比例风险模型计算风险比(HR)和95%置信区间(CI),并调整潜在混杂因素。结果显示,与稳定非肌肉减少症状态的参与者相比,从非肌肉减少症进展为可能肌肉减少症或肌肉减少症的参与者新发CVD风险显著增加;而从肌肉减少症恢复为非肌肉减少症或可能肌肉减少症的参与者新发CVD风险显著降低。这表明肌肉减少症状态的变化与新发CVD风险密切相关,其进展会增加CVD风险,而恢复则可降低CVD风险。 3.第三段-Introdction 背景 肌肉减少症是中老年人常见的骨骼肌疾病,表现为肌肉力量、质量和功能下降,与炎症、胰岛素抵抗及线粒体功能障碍有关。其患病率在社区人群中为1%到29%,在长期护理机构中为14%到33%。该病会导致跌倒、骨折、残疾、住院频繁、生活质量下降及死亡率增加。随着心血管疾病(CVD)发病率随年龄增长,肌肉减少症受到更多关注。既往研究显示肌肉减少症与新发CVD风险增加有关,但多仅关注基线状态,未考虑随访期间的变化。研究肌肉减少症状态的变化,而非仅在基线评估,可揭示更全面的生物学联系,如肌肉减少症进展与CVD的关系。此外,越来越多证据表明肌肉减少症可通过干预逆转。评估从肌肉减少症中恢复者的CVD风险,可为将肌肉减少症干预纳入心血管实践提供依据。因此,研究肌肉减少症状态变化与新发CVD风险的关系至关重要。 4.第四段-Methods 方法 本研究中,CHARLS的第一波(2011年)被视为基线,第二波(2013年)作为随访调查(补充文件2:图S1)。这两波数据用于评估肌肉减少症状态的动态变化,后续调查用于追踪结果,直至第五波(2020年)。图1展示了研究人群的选择过程。在17,139名CHARLS参与者中,由于基线时缺乏肌肉减少症状态数据(包括四肢骨骼肌质量(ASM)、握力和身体表现),排除了4653名个体。此外,还排除了4987名在基线时患有心血管疾病或失访的参与者。最终,7499名符合条件的参与者被纳入基线肌肉减少症状态分析。对于肌肉减少症状态变化的分析,基于类似标准进一步排除了2677名参与者,最终分析中包括4822名参与者。…

因为研一发表2篇生信,说说30天学会的强度

本人双非医学生,0基础学生信分析,科研能力也很一般,在此之前只发过一篇Meta分析SCI,如果你的基础和我一样,可以挑战一下30天极速学会生信分析! 其实大家可以当作生信分析学习清单,时间长点没关系,重要的是学会后能用,最好能发表一篇生信SCI。 30天学会生信分析挑战计划👇 ✅ 【day1】一代测序/二代测序/基因芯片分别是什么? 生物信息分析的核心是处理实验产生的数据。不同技术(如测序或芯片)生成的数据格式、质量、误差类型均不同。 了解原理能帮助我们理解原始数据(如FASTQ、CEL文件)的结构和意义;判断数据质量(如二代测序的读长、覆盖深度,芯片的探针特异性);选择合适的数据预处理方法(如去接头、质量过滤、批次效应校正)。 技术 原理 特点 医学应用场景 一代测序 Sanger法,链终止反应 读长长(~1kb),精度高(99.99%) 单基因确诊证(如囊性纤化CFTR基因) 二代测序 边合成边测序(Illumina等) 高通量,短读长(50-300bp) 肿瘤变异检测(如肿瘤EGFR突变)、宏基因组 基因芯片 杂交探针检测表达信号 低成本,仅检测预知位点 GWAS研究、药物代谢基因分型(如CYP2D6) ✅ 【day2】reads、count、fpkm、tpm…

爆肝整理!SCI直通车(速码!)

2025年生信发文的核心在于“经典套路升级+技术融合创新” 通过聚焦单基因深度挖掘、非肿瘤蓝海市场、表观遗传交叉领域 并充分利用AI与公共资源 研究者可在低成本下实现高效产出 建议结合自身数据积累 优先选择“数据+假设”双驱动的研究设计 以提升发表成功率 今天分享的学员就是做了生信分析最终成功发表SCI,一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊:Frontiers in Cell and Developmental Biology 📉IF=4.6;中科院2/3区 📍发文方法:生信分析 🔬 单基因生信研究:经典套路的深度挖掘 核心逻辑 发表策略 🌊 非肿瘤疾病研究:蓝海市场突围 热点方向 数据集选择 🧬…

倒计时十天啦,6月写文章,今年就接收,再躺半年/或者毕业或者升博士哈哈

已经保研的可以开始学啦,带文入组~调整图片、修改代码、解读代码、论文投稿前修订~两个月从科研小白变成科研天龙人~ 2025.5.21课题组线上师门部分反馈: 现在早期报名#光速科研SCI光速写作训练营 第二十一期,自动加入线上师门,后续这个线上师门就不会免费了~从本科小白→科研论文高手,只差加入#光速科研线上师门第二十一期,6.01开课~

女性外科医生治疗患者术后不良结局更低

刷到一篇超级有趣的文章: 主要结论:在考虑了患者、手术、外科医生、麻醉师和医院特征后,该队列研究的结果表明,与男性外科医生治疗的患者相比,女性外科医生治疗的患者术后不良结局发生率较低,包括术后 90 天和 1 年死亡。这些发现进一步支持基于医生性别的患者结果差异,需要对根本原因和潜在解决方案进行更深入的研究。

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