本人双非医学生，研一开始学习生信分析，已发表3篇生信SCI，累计影响因子10+，成功上岸读博，纯靠笨鸟先飞。奉劝各位医学生，真的要多积累自己的科研成果，没有SCI寸步难行🤣 1️⃣生信分析是什么？医学生要学到什么程度？ 生信分析，简单来说，就是基于测序数据进行分析的研究。无论是单细胞测序、全基因组测序，还是孟德尔随机化研究，只要涉及到对生物数据的处理和分析，都可以归为生信分析的范畴。 对于医学科研小白来说，可能会觉得生信分析是一个复杂而繁琐的过程，时常挣扎在“曲折道路我走不完，前途光明我看不见”的痛苦之中。但其实，对于医学生而言不是什么都学呀！ 很多人沉迷于“技术”，捧一本厚厚的编程书，从头到尾学习编程… 说到底，无论是生信也好还是R语言也好，本质都是一种工具。前者是帮助我们解决临床问题的工具，后者是帮我们实现分析的工具。 就好比英语是一种帮助我们更好交流的工具，大家学英语，也是为了日常的交流，而不是专门研究语言学，也不会将每个单词的来龙去脉搞清楚。 对于生信分析和R语言也是同理，会用即可，不必把所有涉及到的所有算法编程全部弄明白。 那现在的重点就在“用”这一个字上。用到哪里？用到你想解决的问题上，以你的需求为中心，学习相关的技能。 但是，首先要我们搞清楚生信都处理些什么问题。 这样才能迅速定位自己的问题，以便针对性地学习，而不是每一次都像无头苍蝇一样到处求助。 2️⃣生信分析能做什么？ 生信分析基本流程👇 单细胞测序，其实就是针对不同细胞亚群的研究，主要用于三个方面的研究： ① 图谱类研究：主要就是回答一个问题，你的研究样本，具体包含哪些细胞亚群，这些细胞亚群，有哪些特异性的分子，以及有哪些特异性的生物学功能。 ② 用于研究的发现阶段：主要发现与疾病相关的细胞亚群。 ③ 验证类研究：比如你通过其他手段，发现了一个关键分子与疾病的关系，那么你可以通过单细胞测序，看看这个关键分子在哪些细胞中表达，进而知道相关的细胞亚群与疾病的关系。后续再针对这个细胞亚群进行深入的研究。 而孟德尔随机化，用一句话来概括就是利用自然界中，随机分配的基因型对表型的影响，进一步推断某型对疾病的影响。
文章题目：Assessment of six insulin resistance surrogate indexes for predicting stroke incidence in Chinese middle-aged and elderly populations with abnormal glucose metabolism: a nationwide prospective cohort…
文章题目：The positive relationship between the Alternative Healthy Diet Index and serum klotho levels: A cross-sectional analysis in middle-to-older Americans DOI：10.1371/journal.pone.0323228 中文标题：替代健康饮食指数与血清klotho 水平之间的正相关关系：中老年人的横断面分析 发表杂志：PLoS One 影响因子：1区，IF=2.9 发表时间：2025年5月…
文章题目：Estimating global direct health-care spending on neurological and mental health between 2000 and 2019: a modelling study DOI：10.1016/S2468-2667(25)00089-1 中文标题：估计 2000 年至 2019 年全球神经和心理健康直接医疗保健支出：一项建模研究 发表杂志：Lancet Public Health 影响因子：1区，IF=25.4 发表时间：2025年5月 今天给大家分享一篇在2025年5月发表在《Lancet…
文章题目：Predictive model for sarcopenia in chronic kidney disease: a nomogram and machine learning approach using CHARLS data DOI：10.3389/fmed.2025.1546988 中文标题：慢性肾病肌肉减少症的预测模型：使用 CHARLS 数据的列线图和机器学习方法 发表杂志：Front Med 影响因子：1区，IF=3.1 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 Med》（2区，IF=3.9）的文章。本研究旨在阐明 NHHR 变化模式与广泛人群中 CVD 发病率之间的相关性。…
文章题目：Serum potassium level is associated with serum neurofilament light chain in American adult population: a cross-sectional analysis of the 2013-2014 National Health and Nutrition Examination…
文章题目：Trend analysis and cross-national inequity analysis of immune-mediated inflammatory diseases in children and adolescents aged 10-24 from 1990 to 2021 DOI：10.1016/j.waojou.2025.101033 中文标题：1990—2021 年 10-24 岁儿童青少年免疫介导炎症性疾病的趋势分析及跨国不平等分析 发表杂志：World Allergy Organ…
我们每天的工作和使命就是指导和敦促师妹师弟学习科研、搞定科研~咱们坚持的意义，是让每一个医学生无痛、光速掌握基本科研能力，能达到可以发表SCI论文的水平。并将这个能力迁移到今后的课题申请、标书攥写、科普创作上去。也是满意度100%，成稿率100%的原因~经过二十期(600+天)验证的适用于任何医学相关学科的系统性科研解决方案2025.5.12课题组答疑反馈： 我们每月限额招募的目的是为了做好服务，跟好进度，全力以赴教会每一个师妹师弟光速攥写 SCI 论文。确保跟进每一个师妹师弟的进度的同时，还能提供额外的更多的服务。 以后逐步涨价~21期开放报名中，名额有限，先到先得~
Table和Figure都已经完成啦后面就是写作写作实际上是最简单的啦哈哈哈～根据我们的《框架写作法》理清思路后嘎嘎一顿狂写写出一篇高质量的文章不在话下～ 今天刚好轮到值班就直接把电脑带去了科室啦疯狂输出写作！ 其实昨天跑结果花的时间较少多余的时间已经把材料方法和结果部分都搞定了今天将剩余部分补充完整就可以啦～按照我们之前挑战的经验来说一般1天能写完初稿， 然后再1天完成模块化写作、翻译、润色以及投稿准备嘻嘻因为今天值班，直接熬个大夜把它搞完～写完后将跑出来的图片和结果放进文章里，然后根据我目标期刊的要求调整格式就好啦~ 写完了就调整调整格式然后把文章发给大老板最后Double check 挑战5天完成一篇NHANES，挑战成功！！！
国内学者占比友好 4月MIMIC数据库全球发文120篇，中国学者发文104篇，海外学者发文16篇。由此可见，对国内学者非常友好！ 中国学者发文的期刊有： MIMIC数据库友好期刊榜单 4月MIMIC数据库发文总共120篇，被68本SCI期刊接收，其中发文5篇及以上的SCI期刊有3本： MIMIC发文热点 3.30–4.30期间，MIMIC数据库发文方向热点： 方向 英文 关键词 脓毒症 Sepsis 预测模型、机器学习、危险因素、死亡率预测、多器官衰竭预测、因果推断、生物标志物等（38篇） 急性肾损伤 Acute Kidney Injury 预测模型、生物标志物、治疗优化、血液净化疗效评估、联合指标等（19篇） 心力衰竭 Heart Failure 生物标志物、药物影响、预后分析、营养评分、联合指标等（12篇） 急性胰腺炎 Acute Pancreatitis…