文章题目： Signal detection and safety analysis of three tyrosine kinase inhibitors for HER-2 positive breast cancer: a retrospective study based on the FAERS database DOI：10.1186/s40360-025-00884-5…
文章题目：Relationship between triglyceride glucose-body mass index baselines and variation with future cardiovascular diseases risk in the middle-aged and elderly individuals DOI：10.3389/fendo.2025.1514660 中文标题：中老年人甘油三酯血糖-体质指数基线及变化与未来心血管疾病风险的关系 发表杂志：Front Endocrinol 影响因子：2区，IF=3.9…
文章题目：Association between vitamin D levels and preserved ratio impaired spirometry: an investigation of mediating roles of systemic inflammation and metabolic indicators DOI：10.3389/fnut.2025.1527333 中文标题：维生素 D 水平与保留比率受损肺量计之间的关联：全身炎症和代谢指标的中介作用研究 发表杂志：Front Nutr…
文章题目：Burden of oesophageal cancer attributed to alcohol use in 204 countries and territories, 1990-2019: results from the Global Burden of Disease Study 2019 DOI：10.1136/bmjopen-2024-086343 中文标题：1990 年至 2019 年 204 个国家和地区因饮酒导致的食管癌负担：2019 年全球疾病负担研究结果…
挑战7天完成NHANES，Day 1! 今天发起一个全新的挑战， 挑战7天完成一篇NHANES数据库SCI！ 今天的主要任务就是初步检索+确定目标期刊。 NHANES数据库全名叫National Health and Nutrition Examination Si Urvey，是一项基于人群的横断面调查，旨在收集有关美国家庭人口健康和营养的信息。项目每年调查一个全国代表性的样本，约5000人。NHANES访谈部分包括人口统计学、社会经济学、饮食和健康相关问题。体检部分包括生理测量、实验室检查等内容。 数据量特别的大，涉及的相关指标很多，可以适合各个不同的科室的朋友来挖掘写作，所以近些年非常多的火热，我也来试试水，嘿嘿 我首先就用简单的“NHANES”进行了初步的检索，发现目前文章非常多， 高分文章不少，仔细看了看，基本集中在5分-10分居多，而且基本都是1区2区，还是可以的。 因为我最近对抑郁症恰好比较感兴趣，就打算做关于抑郁症文章，又去检索了“NHANES and depression”，发文数目和文章的质量都还是不错的，那就真么定啦 刚好出现在第一个文章是复旦大学最新的抑郁文章，后面全是我们之前调整的Journal of Affective Disorders，那我们就换一个目标杂志，我的目标文献就是这篇啦（DOI: 10.1080/07853890.2024.2314235），目标期刊就是Annals of Medicine。…
文章题目：Latent profile analysis of depression in older adults spouse caregivers DOI：10.3389/fpubh.2025.1450720 中文标题：老年人配偶照顾者抑郁的潜在概况分析 发表杂志：Front Public Health 影响因子：2区，IF=3.0 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《Front Public Health》（2区，IF=3.0）的文章。本研究旨在对老年人配偶照顾者抑郁的潜在概况分析。 研究方法：本研究利用 Harmonized CHARLS 数据集进行调查。采用潜在概况分析 （LPA） 来确定经历抑郁症的老年人配偶的亚组，并进行卡方检验进行单变量分析。此外，采用多元 logistic 回归分析相关因素。 Table&Figure…
挑战火热数据库，挑战7天一篇CHARLS，Day 6-7！ Day 6-7任务：光速写作 昨日经过一晚上的战斗 已经完成了文章中的所有Table和Figure 同时我也把文章中的Methods和Results部分写完了 因为包括协变量的定义的内容我在前面变量提取的时候就已经写好了 所以就省事儿很多 后面就是写作 写作其实是最简单的部分 因为“没有任何一篇文章会因为写作问题而拒绝你” 我们早期话费了大量的精力创建了“框架写作法” 快速写出一篇高质量的文章并不复杂 以结果为导向 如何高效快速的写出SCI论文是关键中的关键 1天基本就完成主题引言、讨论部分的初稿 然后再1天完成模板化板块写作、翻译、润色、投稿前准备 然后把图片和表格放在以合适的方式放在合适的位置 然后模仿我的目标文献就好啦 挑战7天完成一篇CHARLS，挑战成功！ 期待继续关注！ 前面有师弟师妹们在私戳 我们对于公开数据库（MR、NHANES、GBD、CHARLS等等）有一套光速科研体系 一起加油~~!
小白打通关的路线分享给大家： 🎯 扫盲阶段 🎯 基础阶段 🎯 入门阶段 🟦 2 等生信团队排期三个月？不如自己晚上搞定热图！ 比如，临床样本不好不容易收齐了，却发现差异基因不会筛，生存曲线不会画，连个像样的 TCGA 数据展示都要求助隔壁实验室。 如果你会生信分析，R 语言几行代码批量处理 200 个样本的 RNA-seq 数据，GEPIA 两分钟调出分子预后价值，UCSC Xena 轻松挖掘甲基化修饰证据。掌握这些，深夜改图时你才会懂什么叫“命运掌握在自己手中”。 🟦 3 当审稿人质疑“机制单薄”，你拿什么保住论文…
今天小编心血来潮又去搜了搜单细胞的发文情况（当然搜索比较俗略），发现单细胞的发文情况还挺可观的，所以今天给大家分享一些单细胞数据库👇 Human Cell Atlas (HCA)：人类细胞图谱计划，提供人体细胞的全面数据。 Mouse Cell Atlas & tabula-muris：小鼠单细胞数据资源。 JingleBells：免疫相关的单细胞数据库。 CancerSEA：癌症单细胞状态图谱数据库。 DISCO：深度整合的单细胞组学数据库。 PanglaoDB：小鼠和人类单细胞转录组数据的综合数据库。 SC2disease：疾病相关细胞类型基因表达谱数据库。 CellMarker：人工整理的人类和小鼠细胞标记数据库。 scQuery：通过自动化管道处理公开scRNA-seq数据集的数据库。 SCPortalen：涵盖人类和小鼠单细胞转录组学数据集的数据库。 scRNASeqDB：人类单细胞基因表达数据集数据库。 今天要分享的学员就是做的单细胞成功发表文章的案例 ✔接收期刊：Frontiers in Endocrinology 📉IF=3.9；中科院3区SCI 📍发文方法：生信分析单细胞