本月线上师门第二轮热点课程-“GBD相关所有分析”,也很快上线了

本月线上师门第二轮热点课程-“GBD相关所有分析”,也很快上线了,经过数十轮测试,能跑出所有完整分析~​这一轮GBD的数据更新掌握了,后续每年数据库更新,都可以做相关研究。相当于一次性拥有数篇一区二区文章的可能性。非代码包,手把手教学,保姆式服务。 GBD第一版已经帮助咱们的师妹师弟发表了数十篇一区二区SCI论文。完整版本上线后,我们很快推出下一个热点数据库。

1区5.2分文章解读:何为“多组学”孟德尔~

文章题目:Multi-omics insight into the metabolic and cellular characteristics in the pathogenesis of hypothyroidism DOI:10.1038/s42003-024-06680-x 中文标题:多组学洞察甲状腺功能减退症发病机制中的代谢和细胞特征 发表杂志:Communications Biology 影响因子:1区,IF=5.2 发表时间:2024年8月 今天给大家分享一篇在 2024 年 8 月发表在《Communications Biology》(1…

新思路:机器学习叠加分子模拟技术,纯生信

今天给大家分享一篇2023年5月发表在《Computers in Biology and Medicine》(Q1区,IF= 7)的文章,通过机器学习分析和蛋白互作网络的方法探讨了阿片类药物使用障碍(OUD)的治疗策略。研究的背景:OUD是一个全球性的重大公共卫生挑战和社会问题,随着阿片类药物依赖的人数急剧上升,滥用的可能性也随之增加。尽管已有一些药物被批准用于治疗OUD,但这些药物的疗效需要进一步提高,以提供更安全、更有效的药物和心理社会治疗。研究的目的:利用基于蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络的机器学习方法,系统地评估和重新定位超过120,000种药物候选物,以发现具有理想药效和ADMET(吸收、分布、代谢、排泄和毒性)特性的抑制化合物,为OUD的药物治疗开发提供有价值的工具。研究方法:1.从String v11数据库中获取了与五大阿片类药物受体(MOR、DOR、KOR、NOR和ZOR)相关的PPI网络。2.从ChEMBL数据库收集了与这些蛋白靶标相关的抑制剂数据集,并构建了机器学习模型。3.使用基于自然语言处理的transformer和autoencoder学习模型生成的潜在向量(LV)指纹表示抑制剂化合物。4.将这些潜在向量与梯度提升决策树(GBDT)算法结合,构建了结合亲和力(BA)预测器。

旧菜新炒:1区8.3分文章教你把握“新热点”

文章题目:Causal effects of noise and air pollution on multiple diseases highlight the dual role of inflammatory factors in ambient exposures DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.175743 中文标题:噪声和空气污染对多种疾病的因果效应凸显了环境暴露中炎症因素的双重作用 发表杂志:Science of the…

GBD数据库最新文章分析解读!

文章题目:Impact of dietary risk on global ischemic heart disease: findings from 1990-2019 DOI:10.1038/s41598-024-69089-w 中文标题:饮食风险对全球缺血性心脏病的影响:1990-2019 年的研究结果 发表杂志:Sci Rep 影响因子:1区,IF=3.8 发表时间:2024年8月 今天给大家分享一篇在 2024年8月发表在《Sci Rep》(1区,IF=3.8)的文章。本文这项研究利用了全球疾病、伤害和风险因素负担研究 (GBD) 1990-2019年的数据,探讨了饮食风险对全球缺血性心脏病的影响。 研究方法:该研究使用了全球疾病负担(GBD)研究的数据,收集了1990年至2019年期间因饮食风险导致的缺血性心脏病(IHD)的死亡人数、残疾年数(YLD)和残疾调整生命年(DALYs)的信息。研究基于直接年龄标准化率(…

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