进度汇报：完成图片和表格 数据已经清洗啦，现在要做的就是做出图片和表格。 在具体操作之前呢，肯定要去看文献啦！ 明确需要跑出哪些结果， 模仿文献一步一步来就好啦！ 经典NHANES文章有以下这些结果： Figure 1：流程图—–人群的数据来源过程 Table 1：基线资料表—–人群基本信息描述 Table 2：回归分析—–X与Y之间有无关系 Figure 2：RCS—-X与Y的剂量效应关系 Table 3：亚组分析—–敏感性分析 当然，我们也会看到有很多文章会有一些其他的处理， 比如加上了机器学习呀， 和孟德尔、Meta结合这种。 但本质上还是这个思路， 只不过在暴露的选择、分析方法上会有一些差异。 这就是NHANES文章的主要结果啦， 今日份挑战成功～大家的结果都跑出来了嘛！

为什么要做富集分析？ 组学数据得到的差异基因或者物质非常多，面对海量数据我们无法做到挨个研究、逐一验证来把待研究现象的机制解析清楚。 通过富集分析我们可以把差异基因或者物质根据其功能进行归类，这样具有相似功能的基因或者物质就被放在一起，从而减少工作量，并可以实现功能和表型相关联。 生信常用4种富集分析方法 KEGG/GO富集分析在方法学上均属于过表达分析（Over Representation Analysis, ORA），是一种广泛使用的分析方法，用于确定已知的生物功能或过程是否在实验获得的差异表达基因（DEG） 列表中显著地过表达（或者富集）。 GO富集分析 基因本体（Gene Ontology, GO）：从三个方面对基因的本质进行描述。 1. 细胞组分（cellular component, CC）基因产物所在的细胞内位置。如“细胞核”、“线粒体”。 2. 分子功能（molecular function, MF）描述分子的特定化学活性，如催化反应或结合分子的活性。例如“氧化还原酶活性”、“蛋白质结合”等。 3. 生物学过程（biological process, BP）描述基因参与的生物学过程，如细胞凋亡、DNA修复等。…

知名学术出版集团Springer Nature旗下刊物《神经外科评论》近期遭遇大量AI生成内容冲击，不得不大规模撤稿。据最新统计，该期刊已撤回129篇问题论文，其中以印度Saveetha大学相关稿件数量最多。值得注意的是，这所大学此前就因学术诚信问题被《Science》杂志点名批评。期刊出版负责人Sverre Klemp透露，针对AI生成内容的审查仍在持续，未来可能采取更严格的防范措施。 PART 01 撤稿理由 最新的撤稿声明指出：“主编决定撤回该文章。经过出版方的调查，发现包括本文在内的多篇评论文章在极短时间内提交，且存在明显迹象表明这些内容是由大型语言模型生成的，而作者并未对此进行说明。这些文章违反了期刊的编辑规定，因此被撤回。”根据撤稿观察网（Retraction Watch）的统计，被撤回的评论文章中，有87篇来自Saveetha大学的研究人员，其中35篇由Saveetha牙科学院和医院的两位研究者Hethesh Chellapandian和Sivakamavalli Jeyachandran撰写。 PART 02 作者的答复 Jeyachandran在邮件中表达了他对撤稿决定的不满。他认为，仅仅因为未公开使用LLM就撤回文章“令人困惑”。他表示：“撤稿通常是因为严重的学术不端行为，比如数据造假、抄袭或传播有害的错误信息，而不是因为流程上的疏忽。”Jeyachandran强调，被撤回的文章是评论性质，而非研究论文，且“没有数据造假、抄袭或违反期刊政策的情况。如果期刊仅仅因为未披露AI辅助就撤回文章，那么可接受与不可接受行为之间的界限将变得越来越模糊。” 《神经外科评论》的投稿指南中 包含了以下规定： 在撰写论文时，若使用了大型语言模型（LLM），必须在方法部分（若无方法部分，则在适当位置）进行明确说明。然而，若LLM或其他AI工具仅用于“辅助编辑和校对”，则无需特别声明。无论何种情况，作者需对最终版本的内容承担全部责任。 PART 03 印度Saveetha大学深陷学术风波 Saveetha大学及其牙科学院此前曾因引用堆Saveetha大学及其牙科学院曾因涉嫌引用堆砌行为而受到质疑。引用堆砌是指研究人员通过不必要的引用，包括自引，来人为提高学术指标。2023年调查报告发布后，该机构的撤稿数量显著上升。 注释：可以用作对正文的补充 2024年，Saveetha大学的研究人员被期刊撤回了至少80篇论文。到了2025年，《神经外科评论》的撤稿事件使得该校的撤稿总数攀升至90篇，而此时2025年才刚刚开始。同年1月，《定量科学研究》期刊发表的一篇论文指出，Saveetha大学被列为存在“可疑作者行为”的机构之一，其研究产出在2019年至2023年间翻了一番。 PART 04…