近期，一篇2024年3月份上线的题目为“The three-dimensional porous mesh structure of Cu-based metal-organic-framework – aramid cellulose separator enhances the electrochemical performance of lithium metal anode batteries”的文章发生了非常有趣的事情。这篇文章发表在材料学1区Surfaces and Interfaces（IF 6.2），这篇文章的通讯作者是来自中国地质大学Yangai Liu…

想象一下，用7天时间将枯燥的数据转化为一篇引人注目的科研文章。这不仅是一个挑战，更是一次激动人心的探险。跟随我的步伐，一起探索第三天和第四天的进展，揭开科研的神秘面纱！📊 第二天的成就：我已经将NHANES数据库的数据一网打尽，这就像是找到了一座数据宝库。现在，是时候让这些数据讲述它们的故事了。🌊 数据清洗：科研的精细艺术：数据清洗是科研过程中的一门精细艺术，它要求我们对每一个细节都精益求精。我选择了R语言作为我的得力助手，经过两天的努力，我已经将杂乱无章的数据转化为清晰、有序的信息宝库。🎯 精选变量，构筑研究的骨架：挑选恰当的变量就像是在星空中找到那颗指引方向的北斗七星。我细致筛选了年龄、性别、种族等关键协变量，以及抑郁这一核心疾病指标。这些变量将成为我们研究的坚实框架。🩺 高血压的多面性：高血压的判断远不止是非黑即白的问题。它是一个多维度的挑战，要求我们深入探索和理解。这不仅是对数据的挑战，更是对洞察力的考验。🎨 选题与数据提取：科研成功的秘诀：在这场科研探险的起点，我投入了大量时间进行文献回顾和选题规划。这就像是在茫茫大海中寻找那一条通往成功的航线。现在，数据清洗的艰巨任务已经圆满完成，接下来的分析和研究将变得轻松而有趣。如果你对这个过程感兴趣，或者渴望学习如何从公开数据库中提取有价值的数据，那就赶紧加入我们吧！留下你的评论，分享你的想法，让我们一起探索科研的奇妙世界！

医学生一起来学习，挑战7天完成一篇药物靶向MR，Day 1!上次我们挑战成功NHANES已经成功投稿啦，但是meta的PROSPERO还没下来，只有继续等等了，这次我们发起7天药物靶向MR挑战！ Day 1:老规矩，还是设定目标期刊药物靶向MR发的文章分都很高啊，检索一下就发现基本是顶刊文章，确实这个概念比较火热，发文数量也在疯狂增长，同样的思路移植到我自己的关注的领域就是一篇新的顶刊paper所以我也来尝试挑战挑战自己！ 我初步检索了一下选了个心内科的疾病，花了一些时间来选题，发现确实没有被写过，所以就开干啦，选了个并且近期发表过药靶MR的期刊作为我的目标期刊我选定了Cell and Bioscience作为我的目标期刊 选定了来自温州医科大学2024年刚发表的文章‘降糖药物靶点与胃肠癌风险的关联：孟德尔随机研究’作为我的目标文献检索了一下这可不是什么水刊，发文量和影响因子都可以这是一个生物学的综合期刊药物靶向MR投这种杂志妥妥的啊 定下目标，冲锋冲锋！

🎓 学生的学术技能提升：五天时间，挑战完成一篇Meta分析，流程规范化，操作简单！Meta分析的步骤遵循PRISMA Checklist的标准化流程，一步接一步，成功在望！今天，我们的首要任务是在PROSPERO平台上完成注册，获取至关重要的注册编号（QS：这个编号对于投稿高分杂志非常关键，虽然不是强制要求）。通过个人邮箱注册，认真填写并提交“提问”和40个“正式答题”，审查周期可能从10天到3个月不等。注册成功后，我们就可以安心地继续后续的研究步骤。📈 PRISMA清单，学术规范的核心：PRISMA2020条目清单是撰写Meta分析的权威指南，涵盖了标题、摘要、背景、方法、结果、讨论和其他信息等关键部分。它为我们提供了撰写规范性文章的明确框架。初步的文献检索增强了我的信心，因为我发现尽管已有一些相关报道，但还没有进行过系统的Meta分析。此外，初步筛选出的9篇文章均为高质量文献，这进一步证实了我关于心衰研究方向的正确性（暗自欣喜，嘻嘻）。🔍 深入学习，准备充分：我精选了两篇顶级期刊文章进行深入学习和观摩，这让思路更加清晰，操作更加得心应手。记住，Meta分析的难度并不高，关键在于选题的创新性。一般的Meta分析可能发表在中等影响因子的期刊，但一些特殊类型的Meta分析有机会发表在高分期刊（具体是哪些？保持点神秘感，我将在后续的挑战中揭晓）。💪 大家一起行动起来：师弟师妹们，现在是时候深入思考如何选择高分Meta分析的选题了。明天，我们将开始检索、下载和筛选文献。让我们一起学习、一起进步，迎接学术挑战的第三天！

先来汇报一下今天的成果吧！我今天完成了Introduction部分的写作，添加了规范的引用（用的是EndnoteX9哦，最近似乎Endnote出现了小Bug,需要认证，当然2块钱就能解决，哈哈哈哈哈），还搞定了模块化部分的写作（包括伦理、致谢、利益冲突声明、作者贡献等），最后对整个文章进行了润色。看着自己的劳动成果，满满的成就感涌上心头！ 回顾一下这次挑战，其实一篇经典的Meta分析操作流程可以概括为以下几个步骤：1️⃣ 确定选题：这一步非常关键，需要初步检索相关文献，明确PICOS（研究对象、干预措施、对照措施、结局指标、研究类型）选择，从而确定检索策略。2️⃣ 文献筛选：在三个不同的数据库中进行检索，下载并筛选出符合目标的研究文献。这一步需要耐心和细心，因为文献的质量直接影响到后续的分析结果。3️⃣ 数据分析与图片制作：提取筛选出的文献中的数据，使用R语言进行数据分析，并评价文献的质量。然后，根据分析结果制作出相关的图片，直观地展示研究结果。4️⃣ 报告撰写：最后，就是根据PRISMA写作指导来完成Meta分析报告的撰写了。这一步需要按照一定的结构和格式来组织内容，确保报告的完整性和可读性。以上步骤就是一篇Meta分析的基础流程啦！大家可以对照着我这几天分享的Meta研究思路去完成自己的论文哦！相信只要按照这个流程来操作，一定能够顺利完成一篇高质量的Meta分析论文！因为注册PROSPERO的注册需要一些，所以我暂时还没有投稿，希望审核可以搞快点。最后，我想说的是，这次挑战虽然结束了，但学习Meta分析的路还很长。希望大家都能够保持对知识的热情和好奇心，不断探索和学习新的方法和技能。加油哦

文章题目:Atopic dermatitis and risk of 14 site-specific cancers: A Mendelian randomization study中文标题：特应性皮炎和 14 种特异性癌症的风险：孟德尔随机化研究论文亮点:本研究通过孟德尔随机化（MR）方法探讨了特应性皮炎（AD）与14种特定部位癌症风险之间的潜在因果关系。研究使用了来自最大AD全基因组关联研究（GWAS）的遗传变异作为工具变量（IVs），并结合了大型癌症联盟、英国生物库（UK Biobank）和芬兰基因组（FinnGen）研究的数据。通过多种统计方法和敏感性分析，研究结果未发现AD与整体癌症风险或任何特定部位癌症之间存在强因果关系的证据。这些发现对于AD和癌症的预防及管理具有重要意义，因为它减少了对AD可能对癌症结果产生不利影响的担忧。研究的优势在于系统地评估了AD与广泛癌症结果之间的关系，并采用了多种数据源和方法来增强结果的可靠性。然而，研究的局限性包括遗传摘要统计数据的限制，以及某些癌症病例统计能力有限。尽管如此，研究的一致性结果表明，AD与癌症风险之间的因果联系尚无足够证据支持。

研究者们，大家好！我继续与大家分享我在7日挑战中的进展。今天，我们将深入了解NHANES数据库的奥秘，并探讨如何将其转化为提升我们研究效能的强大工具。NHANES数据库：研究者的利器 📚NHANES，即国家健康和营养调查数据库，是一个公开且易于访问的宝贵资源。它为我们提供了丰富的健康和营养数据，与MIMIC和eICU数据库一样，为临床研究提供了强大的数据支持。NHANES的优势在于其数据的易获取性，这对于我们这些追求高效的研究者来说，无疑是一个巨大的优势。数据获取的轻松途径 🌐如果你曾经尝试过处理MIMIC数据库，你可能知道数据获取和安装可能会遇到一些技术难题。但是，NHANES数据库的获取过程非常简单。我们可以直接下载所需的数据，无需经历复杂的安装过程，这极大地提高了我们处理数据的效率。深入了解NHANES的数据构成 📊为了充分利用NHANES数据库，我们需要对其数据构成有一个清晰的认识。NHANES每两年更新一次，提供了包括人口统计学、饮食习惯、体格检查、实验室检测结果、问卷调查等在内的全面数据。对于需要特别许可的Limited Access Data，我们可以通过申请来获取访问权限。全面下载，为深入研究做准备 💻我已经投入时间下载了NHANES所有周期的数据，这为我们的研究提供了坚实的数据基础。虽然这是一个庞大的任务，但考虑到这些数据将为我们的研究带来丰富的洞见，我认为这是非常值得的投资。今天的分享就到这里。希望我的介绍能够帮助大家更好地理解NHANES数据库，并在自己的研究中发挥其价值。请继续关注我的系列分享，我将不断更新挑战进展。如果你对NHANES数据库感兴趣，或者有任何疑问和想法，欢迎留言讨论。让我们共同探索科研的无限可能！🌟