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虽然最近医院很忙,但挑战不能停~第2天主要任务:提取数据前的准备 具体需要干的就是:阅读5-10篇NHANES预测模型的文章根据文章确定自己需要的变量整理变量的具体信息整理需要的数据公开数据库有很多,如MIMIC、eICU数据库等但是相较而言NHANES数据库的数据获取比较简单,而且我们已经将所有的数据都下载到了本地,大大缩短了我们提取数据的时间,对我们这些“临床打工人”来说是非常友好的! 今天最主要的一步就是整理变量的信息,在动手前,我一般会花几十分钟时间,整体浏览一下这个数据库,对于什么样的数据在demo里,什么样的数据是在问卷里做到心中有数,有些实在找不到的变量,也可以去试试首页上的search variables。 变量信息整理好后,其实就完成了大半,接下来要做的就是把需要的xpt文件整理好就好啦~我们前期花了一些时间,把所有的周期的所有数据全部下载到本地啦,所以整理数据几分钟就能完成~ 好啦,今天的分享就到这里啦!
数据收集 1. 数据来源: 2. 变量选择: ● 主要变量: ● 协变量: 3. 数据清洗: 描述性统计 1. 基线特征: 关联性分析 1. 多变量线性回归模型: 分析AIP(作为连续变量和分类变量)与PhenoAgeAccel之间的关系,计算回归系数(β)和95%置信区间(CI)。 2. 非线性关系分析: 亚组分析与交互作用检验 1. 亚组分析: 2. 交互作用检验:…
组学简介 生物信息学中的“组学”是指以高通量、高灵敏度的实验技术为基础,系统性、全局性地获取并研究生物体在不同生命层次上所产生的大规模数据的交叉学科。 它强调的是在整体层面上对生物分子进行全面描绘,从而揭示生命活动的本质规律。随着技术的发展,组学研究已从传统的单一分子层次研究,拓展至多层次、多维度的系统生物学研究。 每一种“组学”代表着对生命系统不同维度的深入探讨,并通过多角度、多时间点、多空间层次的数据获取与整合,反映生物体内复杂的分子调控网络与生理状态。 1️⃣ 基因组学 基因组学(Genomics)是组学研究的基础,致力于揭示生物体全基因组DNA序列的组成、结构、功能及其变异与进化规律。它不仅包括对基因结构(如编码区、启动子等)的解析,还涉及对染色体变异(如CNV、SNP等)的识别、全基因组关联分析(GWAS)的开展,群体与比较基因组研究的拓展,以及新兴的单细胞基因组学的应用。 2️⃣ 转录组学 转录组学(Transcriptomics)则进一步从基因表达角度出发,研究在不同时问、空间或生理条件下,细胞中所有RNA分子的表达情况,包括mRNA、lncRNA、miRNA、circRNA等。 它能揭示基因的活跃程度、转录起始与剪接机制,并通过单细胞转录组、时序与空间转录组等技术深入揭示组织或器官中不同细胞类型的表达特征及其动态变化。 3️⃣ 蛋白质组学 蛋白质组学(Proteomics)作为连接基因与表型之间的重要桥梁,研究的是细胞、组织或机体中所有蛋白质的种类、表达水平、翻译后修饰(如磷酸化、乙酰化等)、亚细胞定位及相互作用网络(PPI),从而揭示蛋白质在不同生理或病理状态下的功能变化。 4️⃣ 代谢组学 代谢组学(Metabolomics)专注于研究小分子代谢产物的种类与含量,反映细胞当前的生理代谢状态。通过靶向与非靶向代谢分析、代谢流追踪与通路整合,代谢组学不仅可以用于疾病标志物筛选,还能揭示代谢途径的动态调控机制。 5️⃣ 表观基因组学 表观基因组学(Epigenomics)则研究不改变DNA序列本身但能调控基因表达的可逆性修饰,如DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质开放性(ATAC-seq、DNase-seq)和空间构象(如Hi-C)等。表观遗传的变化在细胞分化、肿瘤发生及环境适应等过程中扮演重要角色。 6️⃣ 微生物组学 微生物组学(Microbiomics)通过16S rRNA测序、宏基因组(Metagenomics)、宏转录组(Metatranscriptomics)及宏代谢组等手段,全面研究宿主或环境中微生物的组成、功能、代谢产物及其与宿主的相互作用,广泛应用于肠道健康、免疫调节和疾病诊断中。 7️⃣…
文章题目:A study on the impact of chronic diseases and depressive symptoms comorbidity on the risk of cognitive impairment in middle-aged and older adults people based…
文章题目:Nonlinear association between blood urea nitrogen to creatinine ratio and obstructive sleep apnea: a cross-sectional study from NHANES DOI:10.1186/s12890-025-03557-5 中文标题:血尿素氮与肌酐比值与阻塞性睡眠呼吸暂停之间的非线性关联:NHANES 的一项横断面研究 发表杂志:BMC Pulm Med 影响因子:2区,IF=2.6 发表时间:2025年3月…
文章题目:Assessing hemorrhagic risks in combination therapy: implications of angiogenesis inhibitors and immune checkpoint inhibitors DOI:10.3389/fimmu.2025.1527570 中文标题:评估联合治疗中的出血风险:血管生成抑制剂和免疫检查点抑制剂的影响 发表杂志:Front Immunol 影响因子:1区,IF=5.7 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 Immunol》(1区,IF=5.7)的文章。本研究旨在利用FDA 不良事件报告系统 (FAERS) 数据库评估接受血管生成抑制剂 (AGI)、免疫检查点抑制剂 (ICI) 及其联合治疗的实体瘤患者的出血风险。 研究方法:从FAERS 数据库中提取了 2011 年第一季度至 2023 年第四季度接受 AGI、ICI 或二者联合治疗的实体瘤患者的数据。通过计算报告比值比 (ROR) 和相应的 95% 置信区间 (CI) 以及比例报告比 (PRR) 进行不成比例分析,以识别潜在的安全信号。为了评估联合治疗的出血风险是否高于单药治疗,我们采用加法和乘法模型来评估联合治疗和单药治疗之间的相互作用。 Table&Figure 结果解读:AGI 和 ICI 联合使用显著增加出血不良事件的风险,尤其是肿瘤和肺出血。出血事件在女性(50.97%)和老年患者(64 岁以上)中很常见,多发生在治疗的前 30 天内(38.11%)。牙龈出血(ROR…
文章题目:Dietary flavonoids intake contributes to delay biological aging process: analysis from NHANES dataset DOI:10.1186/s12967-023-04321-1 中文标题:膳食中摄入黄酮类化合物有助于延缓生物衰老过程:NHANES 数据集分析 发表杂志:J Transl Med 影响因子:1区,IF=6.1 发表时间:2023年7月 背景:饮食可能会影响生物学衰老以及个体生物学年龄(BA)和实际年龄(CA)之间的差异(∆age)。类黄酮是一类广泛存在于植物、水果和蔬菜中的天然化合物,具有抗炎和抗氧化的特性。本研究旨在探讨类黄酮摄入量与心脏、肾脏、肝脏以及全身器官的∆age之间的相关性。 方法:我们从2007-2008年和2017-2018年的美国国家健康与营养检查调查(NHANES)中提取了3193名成人参与者的饮食类黄酮摄入数据。通过24小时膳食回忆法评估类黄酮摄入量,使用多元线性回归分析评估类黄酮摄入量与各个器官(心脏、肾脏、肝脏)及全身的∆age之间的关系。生物学年龄(BA)是基于循环生物标志物计算的,∆age通过生物学年龄与实际年龄的差值计算。 结果分析: 1.研究参与者的人口统计学特征 研究纳入了3913名参与者,类黄酮摄入量按三分位数分为Q1(最低)、Q2和Q3(最高)三组。Q3组的参与者类黄酮摄入量显著高于Q1组,且Q3组的参与者通常吸烟和重度饮酒的比例较低,慢性病(如高血压、糖尿病、慢性肾病)的患病率较低,但BMI较高。…
文章题目:Safety profiles of sevoflurane in pediatric patients: a real-world pharmacovigilance assessment based on the FAERS database DOI:10.3389/fphar.2025.1548376 中文标题:七氟醚在儿科患者中的安全性:基于 FAERS 数据库的真实世界药物警戒评估 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。本研究旨在利用真实数据评估七氟醚在儿科人群中的安全性。 研究方法:数据取自美国食品药品管理局不良事件报告系统(FAERS),时间范围从 2004 年第一季度到 2024 年第三季度。我们分析了七氟醚是 0-18 岁人群主要嫌疑对象的报告,采用不成比例分析来检测与七氟醚相关的不良事件。我们还比较了儿童和成年人群中与七氟醚相关的不良事件。…