主打一个不学复杂的生信知识，能看懂文章花里胡哨的图。 6种常见生信图速记笔记： 生信是一个交叉学科，涉及到生物、化学、计算机科学、信息工程、数学、统计学等，听起来是如此的复杂和庞大 ！！！ 但是初学者也不要害怕，你需要明白的是，你不需要什么都会。 站在医学生的角度，你就把它当作一项加分技能来学习，就像英语，够用就行！ 【生信套路】 →找介个数据集 →绘制技术路线图 →数据集评估（箱线图/PCA图/UMAP图/三线表） →差异表达分析（热图/火山图/韦恩图） →差异基因富集分析（差异基因联合log FC-柱状图/弦图/圈图/气泡图；单纯差异—气泡图/柱状图/网络图/三线表 →交互网络构建（PPI网络/hubgene网络）
课程内容今年以数据库挖掘为主，nhanes、gbd、charls等以及正在更新的热点课程为主~现在的情况是Gbd写一篇中一篇(不撞题情况)，NHANES基本5分左右问题不大，MR投稿选刊需要多费心思(最近中的不少)接收＋1! 2025.3.20师妹师弟部分课题组反馈 光速科研-第十九期开始倒计时~又一批师妹师弟将拥有光速攥写任意类型SCI论文的能力，在咱们这里，发几篇SCI成了常态~每月至少推出一门新课~直到把所有的科研类型全覆盖，再开发软件~
Day 4！ 第4天任务：完成Table和Figure部分 前期花了3天时间将数据已经提取、清洗好啦 现在的任务就是做出Table和Figure～ 在具体操作之前呢，肯定要再去看文献啦 模仿文献一步一步来就好啦 常规NHANES文章就是需要下面这些Table和Figure， 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 本质上还是这个思路 只不过在暴露的选择、分析方法会有一些差异 万事开头难，我们就先学会这种最简单的思路 后面我们慢慢学习和挑战别的~ 我们进行了提取和总结 Figure 1：研究人群——-数据来源过程（流程图） 对数据处理的过程进行简单的可视化呈现 Table 1：基线资料表—–人群基本信息描述 对比两组之间的基线资料的差异 Table 2：回归分析—X与Y之间有无关系（3个模型） 根据纳入的协变量构建3个不同的模型以评估暴露和结局之间的关系的是否稳健 Figure…
如果你很会做手术，那今天整理了一些手术方向发Meta文章的切入点，快快把你的手术经验转化为实打实的科研成果❗ 临床和科研并驾齐驱，选择切入点的建议 临床需求优先：聚焦争议大、证据不足的问题（如“是否所有早期乳腺癌均需腋窝淋巴结清扫？”）。 数据可行性：确保有足够数量的同质化研究（如一般至少5篇RCT或观察性研究）。 创新性与价值：优先选择填补指南空白或影响临床实践决策的方向（如新型止血材料对减少二次手术率的效果）。 通过明确研究问题、系统检索文献、严格质量评价及合理分析，Meta分析可为手术决策提供更高级别的循证依据。 挖掘手术方向的Meta学员接收 ✔接收期刊：BMJ Open 📉IF=2.4；中科院3区期刊 📍发文方法：Meta分析 手术技术与相关研究 一、手术技术/方法的比较 ⚠ 微创手术 vs 传统开放手术 ⚠ 不同术式的效果对比 ⚠ 新技术/设备的应用评价 二、手术相关并发症的干预措施 ⚠ 预防策略的有效性 ⚠…
现在医学科研有两大类人群，一类是一定要做实验的，一类是没有任何实验条件的。针对没有任何实验条件的人如何发文章？ 在网上可以搜到一大堆方法，比如我封面列出的：医学综述、Meta分析、临床研究、生信分析…… 还有人问：这些方法哪种最好发，最容易发高分？ 其实没人能回答这个问题，因为没有人可以保证某种方法一定可以发文章，只能回答：可以选到有临床意义的选题且分析结果比较理想。而且没有什么人做过的，才会好发。 任何一种发文方法就像小马过河，总有人说好发，有人说不好发。因为任何方法都会有人选不到题、分析结果不理想、被别人抢先发表、文章质量与自己期刊要求严重不匹配，直接被秒拒…… 自己不去探索，不去学习，就永远都是零基础，永远都不知道哪种方法适合自己，开始去做往往是最重要的。 我自己也是从0开始过来的，如果你不知道自己该学什么，真心建议医学科研入门首选Meta分析！ 有人还会纠结，写综述呢还是写Meta分析？ 可以很明确的告诉你，如果你是大佬，写综述没问题，如果你是学术渣渣，想要发表一篇还不错的综述，难度很大！ 因为综述涉及对某一专题、领域的研究成果进行全面、系统的整理和分析，作者往往需要具备较强的研究能力和文献分析能力。 你想一个还未入门科研的人，短时间内对某个领域的理解能有多深呢？ 当然你身边肯定有发表综述的师兄师姐，但对于大多数0基础小白来说，入门科研还是推荐选择难度更小的Meta分析！ 这里还需要提醒：一定要了解清楚学校的毕业要求，看看已经毕业的师兄师姐的小论文都发的什么。有的学校可能发Meta分析不能用于毕业，那你有必要再学习临床研究和生信分析。 但无论是什么情况，只要你目前是科研小白，学Meta分析都是适合的，因为学完Meta分析的一整套流程，像文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作等科研技能你都能练习到，对于以后的科研是一个很好的打底！ Meta分析入门学习指南 第一阶段：理论奠基 第二阶段：7步完成一篇Meta分析 明确 PICO 要素 PICO 要素 —— 人群 (Population)、干预…
每节课都要让师妹师弟学到真东西~（大家时间很贵，对科研发表文章没用的不讲）＃光速科研 30 天成稿，60天成稿第 2~3篇~始终努力的在为师妹师弟们提供更多的帮助和干货，直到看到你们论文成稿，论文接收~2025.3.19师妹师弟部分反馈~（热火朝天搞科研） 第十九期光速科研SCI写作训练营开放报名中~
文章题目：National prevalence and incidence of benign prostatic hyperplasia/lower urinary tract symptoms and validated risk factors pattern DOI：10.1080/13685538.2025.2478875 中文标题：全国前列腺增生/下尿路症状的患病率和发病率以及经过验证的风险因素模式 发表杂志：Aging Male 影响因子：2区，IF=2.7 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年12月发表在《Aging Male》（2区，IF=2.7）的文章。本研究旨在系统性研究中国人群中 BPH/LUTS 发病相关可靠风险因素模式。 研究方法：本研究采用横断面和前瞻性队列研究设计，研究对象来自中国健康与养老纵向研究（CHARLS），调查全国BPH/LUTS的患病率、发病率、BPH/LUTS的平均发病年龄、BPH/LUTS的用药率、BPH/LUTS在中国人群中已验证的危险因素模式。…
文章题目：The association between novel metabolic parameters and all-cause/cardiovascular mortality in patients with metabolic syndrome is modified by age DOI：10.1186/s12933-025-02587-x 中文标题：年龄改变了代谢综合征患者新代谢参数与全因/心血管死亡率之间的关联 发表杂志：Cardiovasc Diabetol 影响因子：1区，IF=8.5 发表时间：2025年2月 背景：全身炎症反应指数（SIRI）是一种有前景的炎症标志物；然而，SIRI与潜伏性结核感染（LTBI）之间的关系，以及其与死亡率的关联，目前尚不明确。本研究旨在探索SIRI与LTBI和全因死亡率之间的关联。…
文章题目：Potential Adverse Events of Fluoxetine: A Real-world Study Based on FAERS Database DOI：10.47626/1516-4446-2024-3879 中文标题：氟西汀的潜在不良事件：基于 FAERS 数据库的真实世界研究 发表杂志：Braz J Psychiatry 影响因子：1区，IF=3.6 发表时间：2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《Braz J Psychiatry》（1区，IF=3.6）的文章。本研究利用FAERS数据库挖掘和分析氟西汀的不良事件信号。 研究方法：以2004年第一季度至2023年第二季度的疑似药品不良反应报告为研究对象，以氟西汀为主要疑似药品，采用4种信号挖掘与分析方法对不良事件信号进行综合评估。 Table&Figure 结果解读：共收集到19,932,732份报告，其中22,884份主要怀疑与氟西汀有关。通过分析，共识别出862个PT信号，涉及27个SOC。在报告的患者中，女性患者（58.81%）报告比例高于男性患者（26.84%），且18~45岁年龄段占比最大。与妊娠及新生儿状况相关的不良事件信号强度显著，包括妊娠期胎儿暴露、妊娠期暴露，而新生儿健康相关不良事件表现出较高的信号强度，如房间隔缺损、早产儿、室间隔缺损、母体药物影响胎儿等。…
文章题目：Profile of non-invasive physical health indicators associated with cognitive performance in Chinese older adults: evidence from the China Health and Retirement Longitudinal Study DOI：10.1186/s12889-025-21479-z 中文标题：中国老年人认知能力相关非侵入性身体健康指标概况：来自中国健康与养老纵向研究的证据…