好疯啊,这么学生信分析😆

刷到一个清空所有通信软件学习生信分析的姐妹,梦回考研时的疯狂呀!!!🤣 本人医学专业,学过几年生信分析,一年发表过2篇生信SCI,上图分享了一些基础的干货(想入门的宝子一定要看看) 讲讲我的故事 生信分析对于医学生来说,确实有一定难度。 但也不用畏惧,生信分析发展到如今,已经有很多前人积累下来的成熟经验供我们使用,想要通过生信分析发一篇SCI,还是没想象中难的! 难住大家的不是学习本身,而是学习环境。如果你身边没有生信分析的学习氛围,自己瞎琢磨,确实很容易走弯路。但前期有人带你,进步就会很快! 就像我的室友,运气很好,研一就有为很擅长生信分析的学长带着他跟生信的项目,跟完一个项目后,他就能自己发表SCI了! 生信分析入门必备:案例拆解生信6大基础分析 生物信息学是什么? 生物信息学是一门交叉科学,涵盖生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等各个方面。它结合数学、计算机科学和生物学的工具来解析和理解大量数据所包含的生物学意义。 具体而言,生物信息学主要研究 核酸、蛋白质等生物大分子数据库,并通过计算机科学、信息学的方法,对海量的原始数据进行 存储、管理、注释、加工,使之成为具有明确生物意义的生物信息。 此外,生信分析还能帮助科学家查询、搜索、比较、分析基因编码、基因调控、核酸和蛋白质结构功能及其相互关系等重要性知识。 生物信息学在疾病基础研究中的应用 随着高通量测序技术的发展,生物信息学已广泛用于基因组、转录组、蛋白质组等高通量数据分析,在癌症、胃肠道疾病、中枢神经系统疾病、代谢性疾病、内分泌疾病及军见病等研究中发挥关键作用。 应用方向: 生物信息学入门的6个基础分析 ✅ 数据下载及预处理✅ 筛选疾病相关的差异表达分子✅ 基因注释与功能分类✅ 构建分子互作网络✅ 从差异表达分子中筛选关键基因✅ 分析关键基因与临床特征/预后的关联…

NHANES指标推荐:SIRI!

文章题目:Association between stroke and systemic inflammation response index (SIRI): a National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) Study 2015-2020 DOI:10.1136/bmjno-2024-000718 中文标题:中风与全身炎症反应指数 (SIRI) 之间的关联:2015-2020 年国家健康和营养检查调查 (NHANES) 研究 发表杂志:BMJ Neurol Open 影响因子:3区,IF=2.1…

2.8/Q2,FAERS数据库最新文章解读!

文章题目:A disproportionality analysis of real-world events from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) for Atezolizumab DOI:10.1186/s40360-025-00879-2 中文标题:对来自 FDA 不良事件报告系统 (FAERS) 的 Atezolizumab 真实世界事件进行不成比例分析 发表杂志:BMC Pharmacol Toxicol 影响因子:2区,IF=2.8 发表时间:2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《BMC Pharmacol…

3.0/Q2,Charls最新文章解读!

文章题目:Early-life famine exposure and subsequent risk of chronic diseases in later adulthood: a population-based retrospective cohort study DOI:10.3389/fpubh.2024.1495296 中文标题:早年饥荒暴露与成年后患慢性病的风险:一项基于人群的回顾性队列研究 发表杂志:Front Public Health 影响因子:2区,IF=3.0 发表时间:2025年1月 今天给大家分享一篇在 2025年1月发表在《Front…

NHANES指标推荐:NHHR!

文章题目:The relationship between non-HDL-C/HDL-C ratio and bone mineral density: an NHANES study DOI:10.3389/fnut.2024.1486370 中文标题:非高密度脂蛋白胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇比率与骨矿物质密度的关系:一项 NHANES 研究 发表杂志:Front Nutr 影响因子:2区,IF=4.0 发表时间:2025年1月 今天给大家分享一篇在 2025年1月发表在《Front Nutr》(2区,IF=4.0)的文章。本研究旨在探讨非高密度脂蛋白胆固醇与高密度脂蛋白胆固醇比值(NHHR)与腰椎骨密度(BMD)的潜在关联,提高人们对脂质水平对骨骼健康影响的认识。 研究方法:利用 2011 年至 2018 年美国国家健康和营养调查 (NHANES) 数据,我们进行了单变量和广义线性模型 (GLM) 分析、分层分析、阈值效应分析、平滑曲线拟合和分层分析,以研究 NHHR 与 BMD 之间的关联。根据 NHHR 在研究人群中的分布,将 NHHR 水平分为三分位数(低、中、高)。 Table&Figure 结果解读:研究纳入8671名受试者,研究显示,非高密度脂蛋白与高密度脂蛋白的比值(NHHR)与骨密度(BMD)呈现分层相关性。在BMI亚组中,在中低BMI组(BMI<25 kg/m 2 )中NHHR与多部位BMD呈显著负相关,而在高BMI组(BMI≥30…

冲刺一区!挑战7天完成一篇GBD数据挖掘,Day 6-7!

完成挑战! 进度汇报:全文框架写作法写作+投稿准备(翻译+润色+选刊)本次的主要内容是完成写作和进行投稿 写作真的是最简单的部分在选题确定后实际上我就在写材料的内容这部分内容基本是一样的和MR一样可能不一样的也就是GWAS的来源利用GBD数据库进行挖掘的方法学同样类似 “框架写作法”进行写作,2天时间戳戳有余1天时间完成初稿、添加文献、模板化内容写作1天时间进行润色、投稿文章都是靠时间堆积出来的,科研都是靠时间堆积起来的在上班期间可以挤出一些小时间完善这部分的工作完全OK 写是写完了,给再仔细琢磨琢磨,给大boss看看如果没有大问题近期就按照目标期刊的要求去投稿啦 简单总结一下本次GBD的挑战:从GBD数据库下载某个疾病的相关数据通过代码跑出相关图片、表格进行不同层面的可视化展示 第1天:设定目标第2-3天:深入明确选题可行性第4-5天:跑代码+出图片第6-7天:写作+等待投稿 总之,思路是简单而且清晰的明确选题+数据下载+核心代码就能轻松实现高分文章如果选择的那个疾病没有被别人写过甚至是20+分、30+分文章 最近有一些师弟师妹们对meta、nhanes、肠道菌群MR都比较感兴趣其实我们有一整套的方案,一套光速、高效出成果、发文章的方案:从文献阅读→选题→数据分析→论文框架→论文写作→方法学(双样本MR、药靶、中介、多变量、肠道菌菌群、Meta、NAHNES、GBD、Case Report、预测模型。。。)为了高分,冲锋,一起加油呀!!

第十八期过去7天大家的进展(选题已落实)

选题、跑代码(分析)、写作、润色、投稿选刊、返修,全流程,手把手教学,保姆式服务~插班今日截止,明日开放第十九期入口~接下来更新更多热点课程,训练营帮助师妹师弟学会光速攥写任意类型Sci,线上师门不断推出热点课程,帮助大家掌握学术热点和新的研究方法~2025.3.07课题组反馈: 早期加入训练营学习可免费加入#光速科研线上师门,每月至少更新2门新课~ 今日内仍旧可插班~

冲刺高分!挑战7天一篇charls数据库!day5!

Day 5:完成文章中的Table和Figure 数据已经整理好了 那后面就是数据分析 做出Table和Figure 其实有了前面NHANES数据库处理的基础后 这种类型的文章内容基本是类似的 Figure 1:研究人群 Table 1:基线资料表 Table 2:回归分析 Figure 2:RCS Table 3:亚组分析 如果有问题的话 可以找一篇NHANES或者CHARLS的文献仔细品读 整篇文章的核心就是回归分析(到底有没有关系?) 和RCS曲线(如果有关系,是什么样的剂量效应关系?) 我们按照目标范文中的内容一步一步的做就好啦 通过这么久的实践来说 只要数据清洗好了个把小时就能得到所有的图片 大家也会发现数据库的结构和数据的清洗是最费时间的…

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