SEER数据库发文月报 时间范围：2025年3月29日 – 2025年4月29日 📊 期刊数据概览 SEER数据库本月发布SCI期刊计数 📈 国内学者占比友好 本月SEER数据库发文作者国籍分布： 本月SEER数据库全球发文165篇 高频率发表的SCI期刊包括： 🏆 SEER数据库友好期刊榜单 本月SEER发文总共165篇，被43本SCI期刊接收其中，发文4篇及以上的SCI期刊有5本： 期刊名称 发文数量 Scientific Reports 14 Discover Oncology 8 Translational Cancer…

临床预测模型与临床工作贴合紧密，相对于基础实验研究，临床预测模型上手并不难，只要了解其中的套路，在选题以及数据准备好（没有数据也可以挖掘公共数据库）的情况下，一周完成一篇预测模型的写作是可以实现的！ 因此，有不少年轻医生把临床预测模型当作发文章升职称的新途径，我自己学过并成功发表了一篇SCI，所以非常建议科研小白学！ 我个人的情况： 好，话不多说，进入今天分享的重点：我的省钱版的预测模型自学经历！ 一、多看文献，这一步非常重要。看多了自然了解预测模型套路。 1、结合文献实例，理解什么是预测模型，预测模型能干什么？有哪些套路？ 临床预测模型通俗点讲就是，利用患者的基本信息、实验室指标（血常规、血生化等等）、影像学特征、病理学特征等各种信息去预测患者的预后情况，术后并发症的发生情况，肿瘤病人的生存情况以及复发，症状的改善等等。 2、阅读文献有助于选题，灵感不是凭空来的，肚子里没货，你很难选到一个好的选题。 当你读过大量文献后，你对以下内容会有大概印象：预测模型文章的总体走向是啥，对整个套路的流程是什么样的，以及需要做什么样的结果。比如制图的文章，常规套路无非就是变量筛选、模型构建、模型评价。 怎么从文献多个角度去选题？ (1) 从文章标题拆 ① 关注人群如果文章研究的是老年人群，那么儿童、青壮年呢，是不是和老年人有什么不同，是不是也可以进行研究。 ② 关注结局人家研究的机制通气，那么需要气管切开的吗，不良预后呢，动脉瘤夹闭术后并发症（比如肺炎、败血症、尿路感染、动脉瘤再破裂、迟发性脑缺血等等），亦或者动脉瘤栓塞术后复发风险等等，是不是也可以用来做预测模型。 (2) 从研究方法上拆 ① 内部验证，外部验证角度。② 模型表现形式上。③ 筛选变量方法上。④ 从算法上讲。 (3) 从自变量上拆…

本人双非医学生，研一开始学习生信分析，已发表3篇生信SCI，累计影响因子10+，成功上岸读博，纯靠笨鸟先飞。奉劝各位医学生，真的要多积累自己的科研成果，没有SCI寸步难行🤣 1️⃣生信分析是什么？医学生要学到什么程度？ 生信分析，简单来说，就是基于测序数据进行分析的研究。无论是单细胞测序、全基因组测序，还是孟德尔随机化研究，只要涉及到对生物数据的处理和分析，都可以归为生信分析的范畴。 对于医学科研小白来说，可能会觉得生信分析是一个复杂而繁琐的过程，时常挣扎在“曲折道路我走不完，前途光明我看不见”的痛苦之中。但其实，对于医学生而言不是什么都学呀！ 很多人沉迷于“技术”，捧一本厚厚的编程书，从头到尾学习编程… 说到底，无论是生信也好还是R语言也好，本质都是一种工具。前者是帮助我们解决临床问题的工具，后者是帮我们实现分析的工具。 就好比英语是一种帮助我们更好交流的工具，大家学英语，也是为了日常的交流，而不是专门研究语言学，也不会将每个单词的来龙去脉搞清楚。 对于生信分析和R语言也是同理，会用即可，不必把所有涉及到的所有算法编程全部弄明白。 那现在的重点就在“用”这一个字上。用到哪里？用到你想解决的问题上，以你的需求为中心，学习相关的技能。 但是，首先要我们搞清楚生信都处理些什么问题。 这样才能迅速定位自己的问题，以便针对性地学习，而不是每一次都像无头苍蝇一样到处求助。 2️⃣生信分析能做什么？ 生信分析基本流程👇 单细胞测序，其实就是针对不同细胞亚群的研究，主要用于三个方面的研究： ① 图谱类研究：主要就是回答一个问题，你的研究样本，具体包含哪些细胞亚群，这些细胞亚群，有哪些特异性的分子，以及有哪些特异性的生物学功能。 ② 用于研究的发现阶段：主要发现与疾病相关的细胞亚群。 ③ 验证类研究：比如你通过其他手段，发现了一个关键分子与疾病的关系，那么你可以通过单细胞测序，看看这个关键分子在哪些细胞中表达，进而知道相关的细胞亚群与疾病的关系。后续再针对这个细胞亚群进行深入的研究。 而孟德尔随机化，用一句话来概括就是利用自然界中，随机分配的基因型对表型的影响，进一步推断某型对疾病的影响。