英国生物样本库（UK Biobank，UKB）👇是英国的一项大规模的长期前瞻性生物样本库计划，旨在研究遗传和环境因素（包括营养，生活方式，药物等）对于疾病发展的影响，是全球规模最大、数据最丰富的生物医学数据库之一，已成为医学研究领域的“宝藏库”。 在2006 年至 2010 年期间，从英国各地招募了 40-69 岁的志愿者，并在此后至少 30 年内进行随访，确保长时程健康结局数据的完整性。UKB积累了超50万参与者的基因组、血液生化指标、影像学（MRI/CT）、生活方式（饮食、运动）及电子健康记录等多维度数据，覆盖疾病预测、精准医疗、衰老研究等方向。 适用科室 能做哪些类型的研究？
文章题目：The impact of chronic diseases and lifestyle on sarcopenia risk in older adults: a population-based longitudinal study DOI：10.3389/fmed.2025.1500915 中文标题：慢性病和生活方式对老年人肌肉减少症风险的影响：一项基于人群的纵向研究 发表杂志：Front Med 影响因子：1区，IF=3.1 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年2月发表在《Front Med》（1区，IF=3.1）的文章。本研究旨在探讨60 岁以上人群肌肉减少症的危险因素，特别是慢性疾病与生活方式因素之间的关系。…
文章题目：The association between the dietary index for gut microbiota and non-alcoholic fatty liver disease and liver fibrosis: evidence from NHANES 2017-2020 DOI：10.1186/s12876-025-03756-8 中文标题：肠道菌群饮食指数与非酒精性脂肪性肝病和肝纤维化之间的关联：来自 NHANES 2017-2020 的证据 发表杂志：BMC…
文章题目：Signal mining and analysis of ripretinib adverse events: a real-world pharmacovigilance analysis based on the FAERS database DOI：10.3389/fphar.2025.1481114 中文标题：利普替尼不良事件信号挖掘与分析：基于 FAERS 数据库的真实世界药物警戒分析 发表杂志：Front Pharmacol 影响因子：1区，IF=4.4 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年2月发表在《Front Pharmacol》（1区，IF=4.4）的文章。本研究的目的是使用来自FDA 不良事件报告系统 (FAERS) 数据库的数据评估与利普替尼相关的不良事件 (AE)。…
文章题目：Analysis of the current situation and factors influencing the utilization of somatic and somatic-mental disorder comorbidity and health services among middle-aged and older adult people…
文章题目：Relationship between muscle quality index and urinary incontinence among U.S. population: evidence from NHANES 2011 to 2014 DOI：10.3389/fendo.2025.1533617 中文标题：美国人群肌肉质量指数与尿失禁之间的关系：来自NHANES 2011 年至 2014 年的证据 发表杂志：Front Endocrinol 影响因子：2区，IF=3.9 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《Front…
文章题目：The burden and trend prediction of ischemic heart disease associated with lead exposure: Insights from the Global Burden of Disease study 2021 DOI：10.1186/s12940-025-01155-w 中文标题：与铅暴露相关的缺血性心脏病的负担和趋势预测：来自 2021 年全球疾病负担研究的见解 发表杂志：Environ…
光速科研线上师门 师妹师弟论文发表了记得来拿奖金，本月15篇+啦~(第九期的师弟接收第三篇，前面接收了一篇meta和nhanes) 论文见刊后师妹后悔的是没早点报班，确实是这样的，很多一开始能发高分的文章，迟了就只能发低一些~ 2025.4.27师妹师弟课题组反馈: 第二十期还有2~3个名额先到先得~光速科研 第二十期开课倒计时4天啦，早期报名，我们的课程后续更新依旧可以免费学习，线上师门会不断为大家提供帮助~只涨价不降价，实打实服务。不搞价格套路和促销活动，要对得起所有报名和即将报名的学员～
公共数据库转录组数据分析的常见流程 在数据获取与预处理阶段 首先从多个数据库下载相关数据，包括RNA-seq原始数据可通过NCBI SRA（使用prefetch或fasterq-dump）、ENA、TCGA（通过GDC或UCSC Xena）获取，处理后的表达矩阵则可从GEO（使用GEOquery R包）、GTEx、ArrayExpress等平台下载，同时提取样本的表型信息，如疾病状态和处理条件。 数据格式转换方面 使用fasterq-dump（SRA Toolkit）将SRA格式转换为FASTQ格式，对于微阵列数据，使用oligo R包处理Affymetrix平台的CEL文件。 质量控制和去污染步骤中 RNA-seq数据可使用FastQC进行质量评估，Trimmomatic或Cutadapt去除接头序列和低质量碱基，Bowtie2可用于比对宿主基因组后过滤宿主污染；微阵列数据则通过arrayQualityMetrics R包进行质控，过滤低信号探针。 数据标准化与批次效应校正方面 RNA-seq数据可使用DESeq2（基于负二项分布的标准化）、edgeR（TMM标准化）、Salmon/kallisto（TPM/FPKM计算），微阵列数据则使用limma R包（RMA算法、分位数标准化），批次效应校正可采用ComBat（基于线性模型）、Harmony、sva R包，并通过PCA图或UMAP降维图进行可视化验证。 差异表达分析阶段，RNA-seq数据可使用DESeq2、edgeR、limma-voom进行分析，微阵列数据则使用limma（线性模型+经验贝叶斯校正），跨平台数据整合时需统一基因名（通过biomaRt）并进行表达值分位数对齐。 功能注释与通路分析方面 使用clusterProfiler（GO/KEGG）、GSEA（预排序基因列表）等工具进行基因集富集分析，数据库包括MSigDB、Reactome、WikiPathways；网络分析可使用WGCNA（加权基因共表达网络）、STRING、Cytoscape进行蛋白互作网络分析，驱动基因预测工具包括OncodriveCLUST（癌症数据）、VIPER（调控网络推断）。 结果验证与临床关联方面 采用从同一数据库下载独立队列数据进行验证（如GEO多数据集交叉验证），生存分析可使用survival R包、KM-plotter（癌症数据），多组学整合可结合DNA甲基化、拷贝数变异，使用MOFA、iCluster进行分析。 可视化与报告阶段 基础可视化工具包括pheatmap、ComplexHeatmap（热图）、ggplot2、EnhancedVolcano（火山图/MA图），交互式可视化工具有Shiny（构建交互式网页）、UCSC…
文章题目：Association of pyridoxal 5′-phosphate (PLP) with lipid profiles: a population-based cohort study DOI：10.3389/fnut.2025.1545301 中文标题：5′-磷酸吡哆醛 (PLP) 与血脂谱的关系：一项基于人群的队列研究 发表杂志：Front Nutr 影响因子：2区，IF=4.0 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年2月发表在《Front Nutr》（2区，IF=4.0）的文章。本研究旨在利用国家健康和营养检查调查(NHANES) 数据库的数据，探索成年人体内吡哆醛 5′-磷酸 (PLP) 水平与脂质谱之间的相关性。 研究方法：研究对象为20 岁及以上的个人，取自 NHANES 数据库，涵盖 2005 年至 2010 年期间。主要目标是仔细研究 PLP 与脂质谱之间的关系。这是通过采用加权多变量逻辑回归来确定这些关联来实现的。此外，为了评估不同人口统计部分内的变异性，进行了相互作用分析。此外，实施了受限三次样条 (RCS) 方法来深入研究 PLP 浓度和脂质水平之间潜在的非线性动态。 Table&Figure 结果解读：本研究纳入了6,459 名受试者。我们的数据显示，51.60% 的受试者年龄在 50 岁以下，48.40% 的受试者年龄在 50 岁以上，其中男性占 48.83%，女性占 51.17%。PLP 水平与低密度脂蛋白胆固醇 (LDL-C) 水平呈负相关。控制混杂变量后，PLP 水平每增加一个单位，LDL-C 浓度就会降低 17.7%（OR：0.823，95% CI：0.823-0.824，p <…