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揭秘吸烟与尿道狭窄复发：一项系统评审与元分析的深度解读 今天给大家分享一篇在 2023 年 1月发表在《Int Braz J Urol》（q1，IF= 3.1）的文章,通过系统评审与元分析探究了吸烟与尿道成形术后狭窄复发的关联性。 研究的背景：尿道狭窄是男性常见的泌尿系统疾病，而尿道成形术（urethroplasty）是治疗尿道狭窄的主要方法之一。然而，术后狭窄复发是一个令人担忧的问题，其复发率大约在 6%-28% 不等。除了一些已知的如BMI、狭窄长度、既往尿道成形术史等因素外，吸烟作为可能的风险因素，其对术后狭窄复发的影响尚未得到一致的描述。 研究的目的：本研究的目的是明确吸烟与尿道成形术后狭窄复发之间的关联性。 研究方法： 检索方法： 检索了 Pubmed、Web of Science、Embase 和 Cochrane 数据库，使用关键词包括“urethroplasty”、“smoking”等，截止日期为 2022 年 7…
文章题目：Causal relationships between dyslexia and the risk of eight dementias DOI：10.1038/s41398-024-03082-9 中文标题：阅读障碍与 8 种痴呆风险之间的因果关系 发表杂志：Transl Psychiatry 影响因子：1区，IF=5.8 发表时间：2024年9月 今天给大家分享一篇在2024年9月发表在《Translational Psychiatry》（1区，IF=5.8）的文章。本文这项研究采用了孟德尔随机化的方法，利用了来自大规模全基因组关联研究（GWAS）数据集的42个阅读障碍（dyslexia）遗传变异体，并从中提取了相应的阿尔茨海默病（AD）、血管性痴呆（VD）、路易体痴呆（LBD）和额颞叶痴呆（FTD）及其四个亚型的GWAS汇总统计数据，探讨了阅读障碍与这些痴呆症风险之间的因果关联。 研究背景： 阅读障碍是一种常见的学习障碍，表现为阅读能力的明显困难。既往的观察性和遗传性研究表明阅读障碍与阿尔茨海默病（AD）之间存在关联，但阅读障碍对AD风险的因果效应尚不清楚。本研究旨在通过两样本单变量孟德尔随机化分析确定阅读障碍与AD、VD、LBD、FTD及其四种亚型风险之间的因果关系，并使用多变量MR和中介分析评估认知表现（CP）或教育成就（EA）在阅读障碍与AD因果关联中的潜在中介作用。 研究方法： 研究者首先采用两样本MR设计来探究阅读障碍与八种痴呆症之间的因果关联。他们选择了42个与阅读障碍相关的遗传变异体作为潜在的工具变量（IVs），并从AD、VD、LBD和FTD的GWAS数据集中提取了相应的汇总统计数据。然后，他们进行了两样本MR分析，以确定阅读障碍与四种主要痴呆症及其四个亚型风险之间的因果关系。最后，他们使用MVMR和中介分析评估了CP和EA对阅读障碍与痴呆风险显著因果关系的潜在中介效应。 结果：TABLES…
文章题目：Social determinants of health and premature death among adults in the USA from 1999 to 2018: a national cohort study DOI：10.1016/S2468-2667(23)00081-6 中文标题：1999年至 2018 年美国成年人健康和过早死亡的社会决定因素：一项全国队列研究 发表杂志：Lancet…
文章题目：Global patterns of syphilis, gonococcal infection, typhoid fever, paratyphoid fever, diphtheria, pertussis, tetanus, and leprosy from 1990 to 2021: findings from the Global Burden of…
“ 孟德尔随机化秘籍：最新血浆蛋白组学 引言 最近，孟德尔相关研究不断涌现，此类研究风靡SCI各大期刊，不乏许多高分文章，成为最近的拿“分”神奇，继前几次线上课（731免疫细胞、1400代谢物、蛋白组学）推出以来，收到不少师弟师妹们的好评！ 所以，现在我们继续推出线上师门福利《孟德尔随机化高分秘籍：最新血浆蛋白组学》！ 今天就让小编给大家带来最新血浆蛋白组学的介绍吧！ 数据介绍 “血浆蛋白组学”指的是研究血浆中蛋白质的组成、结构和功能的科学。这个领域涵盖了蛋白质的表达、修饰、相互作用及其在不同生理和病理状态下的动态变化。血浆蛋白组学对于疾病的诊断、治疗监测和新疗法的开发具有重要意义，特别是在生物标志物的发现和疾病机制的研究中。 通过分析血浆蛋白质，研究者可以获得有关疾病状态、生理变化或对治疗的响应的宝贵信息。例如，通过定量血浆中的特定蛋白质或蛋白质组，可以帮助早期诊断心血管疾病、癌症、炎症性疾病等。此外，血浆蛋白组学也在药物开发中发挥着越来越重要的作用，比如通过分析蛋白质表达的改变来评估药物的效果和安全性。 数据来源 时间：2021年 期刊：Nature Neuroscience（1区 IF=21.2） 原文DOI：10.1038/s41593-021-00886-6 数据个数：931个 数据特点：数据量大，适合各种分析 适用分析：各个系统疾病，甚至可以联合多组学分析（如炎症蛋白，血浆蛋白） 该数据集量大，下载后分析处理较为困难，需要一定的代码基础，普通的电脑耗时较长，且容易卡顿！ 但是，我们已经为大家准备好了数据~ –分析代码及步骤 阈值：1e-5（5e-8很难有阳性结果） Step1：血浆蛋白与自己感兴趣疾病进行MR分析 Step2：加做湿试验（WB或者PCR） -课程目录 （1）经典解读（2021…