挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 3-4! 进度汇报：数据下载＋数据清洗。 在Day 2，我已经将所有的数据都下载好了，现在就是数据清洗的时候了。对于任何一个公开数据库来说，数据清洗都是最为费时费力的一环，但也是非常关键的步骤。我打算使用R来处理相关的数据，这样获取的数据可以用来构建一个自己的数据库。只要换个指标、换个研究人群，就又能有一篇新的文章诞生。 在开始提取变量之前，我们需要明确需要提取哪些数据。我特别关注的指标包括：年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况、贫困收入比率、体重指数（BMI）、肾小球滤过率（eGFR）、睡眠持续时间、饮酒、吸烟状况、心血管疾病、高血压、糖尿病、高脂血症和抗抑郁药使用等。确定需要提取的变量是关键的一步，而这些协变量的选择可以根据既往的文献中获得。数据提取是公开数据库中最耗时的环节之一，但有了代码的帮助，也能够顺利进行，毕竟一篇二区的文章也不是易如反掌的。 通过代码的提取，我终于在两天的时间内完成了数据清洗工作。有些变量看起来似乎只有是或否的情况，但实际上其定义却有很多细节。举个例子，对于高血压来说，定义不仅包括目前是否正在口服降压药或者血压是否超过了140/90mmHg，而且还需要考虑血压值的测量方式等。这就意味着需要提取更多的数据来综合组成这个协变量。这一工程的确是相当浩大的。 只要数据清洗完成，后续的工作就变得相对简单，没有什么复杂和困难的。而重点就在于选题（选择指标和idea）以及数据提取这两个方面。这也是我花了很多时间进行初步检索并确定目标期刊、选题的意义所在。在开始研究之前，一定要慎重考虑，千万不要一来就急于开跑。 一起加油吧！期待明天的进一步进展！
⭕️文献标题 Joint association of the triglyceride-glucose index and stress hyperglycemia ratio with incidence and mortality risks of new-onset atrial fibrillation during sepsis: a retrospective cohort…
今天给大家推荐一些统计学数据 ⭕入门可以看 （1）Basic Biostatistics B. Burt Gerstman ISBN: 978-1-284-03601-5；如果习惯中国教材模式的，那么就 Fundamentals of Biostatistics ISBN: 978-1-305-26892-0 编排习惯和国内教材简直如出一辙； ⭕如果要应用类型的 建议随便找个R的统计教材就好，医学统计和生物统计无非就是穿了个马甲 The New Statistics with R ANDY HECTOR DOI:…
生信文章包含哪些类型 生信文章包含哪些，我用一句话来总结： 凡是基于测序数据进行分析的文章，都是生信文章，如果按照这个观点来看的话，单细胞测序与孟德尔随机化研究，毫无疑问也是属于生信。 🌞 传统的生信，主要分为这四步： 1️⃣ 第一步是针对测序数据进行差异分析，找出不同分组样本当中，差异表达的基因🧬。 2️⃣ 第二步是针对差异表达的基因，进行功能聚类，将差异基因按照不同的信号通路或者相关功能进行富集分析。 3️⃣ 第三步就是构建分子互作网络，也就是找到这些差异表达基因之间的一些内在联系。 4️⃣ 第四步，回归到我们研究科学问题本身，上述这些基因表达差异、信号通路或者功能的差异，以及分子之间相互联系，具体反馈到我们实际研究的科学问题上，会得到怎样的结论？ 🌞 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： 1️⃣ 第一个是图谱类研究，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。 2️⃣ 第二就是用于研究的发现阶段，主要发现与疾病相关的细胞亚群。 3️⃣ 第三个就是验证类研究，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，进一步推断表型对疾病的影响。 主要是用于推导因果关系，比如，你通过调查发现，肥胖的人，患二型糖尿病的比例要比体重正常的人高，那么你要去弄懂，到底是肥胖导致的二型糖尿病，还是二型糖尿病导致的肥胖，这就需要用到孟德尔随机化研究。
文章题目：Associations between reversible and potentially reversible cognitive frailty and falls in community-dwelling older adults in China: a longitudinal study DOI：10.1186/s12877-025-05872-2 中文标题：中国社区老年人可逆性和潜在可逆性认知衰弱与跌倒之间的关联：一项纵向研究 发表杂志：Arch Public Health 影响因子：BMC…
文章题目：Elevated log uric acid-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio (UHR) as a predictor of increased female infertility risk: insights from the NHANES 2013-2020 DOI：10.1186/s12944-025-02521-w 中文标题：对数尿酸与高密度脂蛋白胆固醇比值 （UHR） 升高是女性不孕风险增加的预测指标：来自 NHANES 2013-2020 的见解…
文章题目：Global, regional, and national burden of geriatric depressive disorders in people aged 60 years and older: an analysis of the Global Burden of Disease Study…
文章题目：Increased risk of chronic diseases and multimorbidity in middle-aged and elderly individuals with early vision, hearing, or dual sensory impairments: insights…
文章题目：The association between weekend warrior physical activity pattern and anxiety: evidence from a U.S. population-based study DOI：10.1186/s12888-025-06612-x 中文标题：Weekend Warrior 模式与焦虑的关系：来自美国人群研究的证据 发表杂志：BMC Psychiatry 影响因子：2区，IF=3.4 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在2025年发表在《BMC…
中午时分，一则群聊通知瞬间点燃了大家的讨论热情。全球知名的科研共享平台突然宣布暂停对中国大陆的服务。 早在去年末，某国就出台了严格的数据出境管理条例，如今这项政策的影响终于显现。首当其冲的是医疗研究领域常用的SEER系统，其他专业数据库很可能陆续跟进。这对于习惯使用这些资源完成论文的国内研究生群体影响深远，必须密切留意事态进展。笔者在综合多方国际信源后，对这场伴随贸易摩擦与关税争端而起的学术数据博弈进行了深度剖析，我们正共同见证这个前所未有的历史转折点。 一.引言 近些年，我国学术界竞争日趋激烈，科研工作对国际主流生物医学数据库的依赖性显著增强。然而，随着中美在数字治理领域的摩擦升级，美方于2024年颁布了全新的数据跨境流动管制条例，计划自2025年起正式执行。这项政策明确将中国列为重点监管对象，严格限制涉及美国公民隐私数据的对外流通，此举可能严重阻碍我国研究者利用北美地区的医疗科研数据平台。 当前中美贸易摩擦持续加剧，双方进口商品税率已攀升至50%的历史高位。在此背景下，科研领域同样难以独善其身——我们不得不正视一个紧迫问题：包括PubMed在内的国际核心医学文献检索系统，今年是否会面临访问受限的风险？ 二、2025年美方跨境数据传输政策解析 【2.1 政策制定背景与颁布过程】 2024年2月，美国政府颁布了第14117号总统行政令，题为《防止特定国家获取美国公民敏感个人信息及联邦相关数据的命令》。该文件强调，部分国家长期收集美国民众的敏感数据及政府关联信息，这种行为已经对美国的国家安全构成了严重风险。根据这项行政令，美国司法部被授权制定具体条例，限制或禁止本国机构与包括中国、俄罗斯、伊朗在内的六个”特定国家”及其关联方进行可能涉及敏感数据转移的商业活动。 随后，美国司法部在2024年12月26日公布了最终实施细则，明确了该行政令的具体执行方案。新规预计在《联邦公报》发布90天后（即2025年春季左右）正式实施。这一举措是美国首次以法律形式限制向中国等国家跨境提供特定类别的数据，因而在学术界和商业领域引起了广泛讨论。 新规的主要目标是基于国家安全考量，阻止中国等国家或其研究人员获取涉及美国公民的大规模敏感信息。其中，”敏感数据”尤其侧重于生物医学和隐私相关领域，涵盖基因序列、医疗健康记录等关键信息。对科研领域而言，这一规定意味着美国现有数据库中存储的遗传学、临床医疗等数据将面临更为严格的出口管制。 【2.2 最新规定中关于数据分类的界定与涵盖内容】 新规对”敏感个人数据”的具体范围及”大规模”标准进行了清晰界定。根据规定，受监管的敏感数据类型及其对应规模界限如下：人类遗传信息：涵盖全基因组测序数据等，管控起点为包含100名以上美国公民的数据集合。生物特征数据：指能够识别个体身份的人体特征信息（包括面部照片、指纹、虹膜扫描等），管控临界值为涉及1000名以上美国公民。医疗健康数据：反映个人健康状况的记录（如诊疗记录、病史资料等），触发监管的数量标准为覆盖10000名以上美国公民。高精度位置信息：能精确定位至1000米范围内的设备或人员轨迹数据，监管门槛为采集自1000台以上美国境内设备。金融交易数据：包含个人账户及资金往来等财务信息，受规制的下限为涉及10000名以上美国公民。另外还包括复合型身份识别数据（即个人标识符与其他信息的组合），其监管阈值设定更高（>10万人），主要针对与其他敏感信息相关联的大规模身份数据集。值得注意的是，新规并未因数据经过匿名化处理而降低要求——只要数据类型属于敏感范畴且达到规定规模，即自动纳入监管。这对科研领域影响显著，因为大量生物医学数据库即使移除了直接身份标识，只要包含健康或基因数据且规模达标，仍将受到约束。 规定同时列举了若干豁免条款：与自然人无关的纯商业数据、政府公开档案或开放数据库中可合法获取的信息等，均不被视为敏感个人数据。这意味着，完全公开且可自由获取的医学数据原则上不受限制。但需注意，许多公共医学数据库虽向研究人员开放，却设有申请流程和使用限制，并非完全公开。这类数据在实际操作中仍将受到新规约束。 研发面向县域医院的智能诊断辅助系统，例如通过CT影像自动识别肺部感染的算法模型，优化基层诊疗能力； 健康数据安全技术：研究分布式机器学习与加密链式存储在电子病历保护中的融合方案，契合国家信息安全规划； 智能医疗系统升级：参照最新智慧医院评价体系，开发适用于双向转诊、互联网问诊等场景的人工智能解决方案。（注：社区医疗设施需同步考量居民区电动车辆管理新规带来的服务动线变化） 三、资料库涉及范围及其影响评估 本文将对多个重要的医学与生物信息学数据库进行系统介绍，涵盖SEER、TCGA、dbGaP、GTEx、PubMed Central、ClinicalTrials.gov、NIH公共数据集、CDC数据门户、NCBI GEO等资源。针对每个数据库，我们将详细说明其包含的数据种类、历史上的开放情况，并重点分析2025年新政策实施后对中国研究者的影响，包括是否保留访问权限、访问条件调整、数据使用条款的更新，以及这些数据库适用的科研方向。具体内容包括各库的数据性质、获取方式，以及在新规下中国学者的使用权限变动、新增限制条件、协议变更内容及其相关研究领域。…