生信分析是什么？医学生为什么学？ 医学生物信息学是一个跨学科的领域，涉及医学、生物学、计算机科学等多个学科，旨在利用生物信息学的方法和工具，挖掘生物医学数据中的有用信息，为疾病诊断、治疗和预防提供新的思路和方法。 当下救急，快速发表一篇SCI 医学生没有几篇SCI可谓寸步难行，咱毕业需要SCI，求职需要SCI，评职称也需要。 但医学生学业重、临床任务也重，能挪出来搞科研的时间少得可怜，如果你不是一心走科研型医生，那更没有时间也没有资源做周期长的基础实验。 这时，研究周期短的生信分析就成了医学生们的高性价比选择。就拿我室友来说，她学习能力稍微强一些，入门到发表只耗时8个月。大部分人一年左右也能发表SCI! 长尾效应 学习生信，会有利于你在科研道路上多一种手段，并且是更具性价比的手段。 什么意思呢？ 设想一下，今天老板随手扔一个课题方向的时候，你怎么将这个课题落地？ 首先分子怎么来？是看文献一个个忙猜还是通过自己手动用公共数据库筛选？接下来信号通路选哪条？表型应该靠哪个？ 如果都靠看文献来猜测筛选，要看的文献显然多如牛毛！而且这种方法写在文章里多少有点不靠谱，为什么选择这个不选择那个？ 所以没有点生信测序结果，很多文章都拿不出手。无论是基础文章中的分子、机制、表型的筛选，还是和临床研究结合，用高通量数据构建临床变量的预测模型。生信分析都是给科研增加论证维度的升级利器。 医学生怎么快速吃透生信分析？ 最朴素的方法就是边学边用 新手一定要记住生信分析不是学到极致，关键是要会用！！ 直接参与项目，遇到问题解决问题，科研能力也就慢慢培养起来了！刚开始我们处于小白阶段，可能会苦恼课题组没有人做生信课题、或者大家水平高，确实没有时间手把手教你，让你跟上节奏。
光速科研已经帮助咱们的师妹师弟发表了数十篇一区二区 SCI论文。算上三区、四区，已到数百篇。最厉害的是，跟着我们学习的很大一部分都是零基础的本科生/研0，或者没有经过系统科研学习的硕士博士、医生。我们很快推出下一个热点数据库。让我们线上师门的师妹师弟持续产出论文~2025.1.09课题组反馈: 第十七期已开放报名，光速科研系统方法论，颠覆传统选题思路、写作思路，多维度提高科研效率~ 光速科研线上师门，所有选题方案、写作方案均为原创，知识产权已申请~ 早期报名自动加入#光速科研线上师门，终生答疑，每月热点课程更新免费学习~
机器学习在Meta分析中的应用为这一研究领域带来了创新的方法。以下是一些具体的机器学习做Meta分析的方法： 一、质量评估与偏倚检测 质量评估：机器学习算法可以对纳入Meta分析的研究进行质量评估。通过训练模型，机器学习可以自动识别研究中的潜在问题，如样本选择偏倚、测量偏倚等，从而对研究质量进行客观评价。 偏倚检测：除了质量评估外，机器学习还可以用于检测Meta分析中的偏倚。这包括发表偏倚、选择偏倚等。通过分析纳入研究的特征和数据分布，机器学习算法可以识别出潜在的偏倚来源，为研究者提供调整偏倚的依据。 二、效应量合并与异质性处理 效应量合并：Meta分析的核心任务之一是合并多个研究的效应量，以得出一个综合的结论。机器学习算法可以通过构建合适的统计模型，实现效应量的合并。 异质性处理：机器学习算法可以通过分析纳入研究的特征和数据分布，识别出异质性的来源，并采取相应的措施进行处理。例如，可以使用随机效应模型或固定效应模型来合并效应量，以考虑异质性对结果的影响。 三、动态更新与实时反映最新研究进展 时间序列Meta分析：随着新研究的不断发表，Meta分析需要不断更新以反映最新的研究进展。机器学习算法可以实现时间序列Meta分析，即动态地更新Meta分析的结果，结合新发表的研究数据，实时反映最新的研究进展和证据。 实时数据整合与分析：除了时间序列Meta分析外，机器学习还可以用于实时整合和分析新发表的研究数据。 今天要分享的学员就是做的基于机器学习的Meta分析，一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS 📉IF=3.7；中科院2区SCI 📍发文方法：Meta分析
文章题目：The effect of insulin resistance in the association between obesity and hypertension incidence among Chinese middle-aged and older adults: data from China health and retirement…
文章题目：The ZJU index is associated with the risk of sarcopenia in American adults aged 20-59: a cross-sectional study DOI：10.1186/s12944-024-02373-w 中文标题：ZJU 指数与 20-59 岁美国成年人肌肉减少症风险相关：一项横断面研究 发表杂志：Lipids Health Dis 影响因子：2区，IF=3.9 发表时间：2024年11月a…
文章题目：The long-term spatio-temporal trends in burden and attributable risk factors of major depressive disorder at global, regional and national levels during 1990-2019: a systematic analysis…
文章题目：Joint association of triglyceride glucose index (TyG) and a body shape index (ABSI) with stroke incidence: a nationwide prospective cohort study DOI：10.1186/s12933-024-02569-5 中文标题：甘油三酯葡萄糖指数 (TyG) 和体形指数 (ABSI) 与卒中发病率的联合关联：一项全国性前瞻性队列研究 发表杂志：Cardiovasc Diabetol…
文章题目：Joint association of the inflammatory marker and cardiovascular-kidney-metabolic syndrome stages with all-cause and cardiovascular disease mortality: a national prospective study DOI：10.1186/s12889-024-21131-2 中文标题：炎症标志物和心血管-肾脏-代谢综合征分期与全因和心血管疾病死亡率的联合关联：一项全国前瞻性研究 发表杂志：BMC Public Health…
文章题目：Age-stratified analysis of adverse event signals for clarithromycin: a disproportionality analysis using the FDA Adverse Event Reporting System DOI：10.1177/20420986241311231 中文标题：克拉霉素不良事件信号的年龄分层分析：使用 FDA 不良事件报告系统进行不成比例分析 发表杂志：Ther Adv Drug Saf 影响因子：2区，IF=3.4…
首先在此祝大家2025新年愉快！🎊🎊 新的一年心想事成，paper必发！💪💪 不做实验就能发文章的类型是绝大多数医学科研入门者绕不开的选项，毕竟时间、投入、性价比都是货真价实的考虑维度，小编今天不作思路拆解，为大家汇总了一下几大不做实验的方向（类型）在2024年整个年度在Pubmed上线的篇数，大家可作参考 🙌毫无悬念，Meta分析断层领先，NHANES、GBD紧随其后，而MIMIC异军突起，SEER则长期稳步前行。 🔥如果你也想学习这些研究类型发文章 🤔这样的结果相信大家与小编的判断基本一样，那么，Meta分析是否出乎你的预料呢❓❓欢迎互动🤗🤗 长期更新医学SCI思维拆解、动态分享前沿发文技能，欢迎大家的支持 !