这期干货很多，真的一次讲清楚12大信号通路，花点时间耐心看完！ 信号通路是什么？ 信号通路是指当细胞里要发生某种反应时，信号从细胞外到细胞内传递了一种信息，细胞要根据这种信息来做出反应的现象 信号通路其实就是分子信号不停传导，进入细胞的过程。每条信号通路都有自己的一个过程，每个信号通路之间，又有可能相互关联。 📶 信号通路是什么？ 信号通路是指当细胞里要发生某种反应时，信号从细胞外到细胞内传递了一种信息，细胞要根据这种信息来做出反应的现象。 信号通路其实就是分子信号不停传导、进入细胞的过程。每条信号通路都有自己的一套过程，每个信号通路之间又有可能相互关联。 1. MAPK信号通路 MAPK是一个家族蛋白的统称，最早被发现的是MAPK中的ERK1。MAPK通路调节细胞的生长、分化、对环境的应激适应、炎症反应等多种重要生理/病理过程。MAPK通路的基本组成是一种三级激酶模式，三种激酶能依次激活。 2. PI3K-AKT信号通路 PI3K具有丝氨酸/苏氨酸（Ser/Thr）激酶的活性，也具有磷脂酰肌醇激酶的活性。PI3K上游信号多为生长因子受体（如EGFR），引起二聚体构象改变而被激活。 PI3K/AKT在复杂的信号通路间相互联系，具有交通枢纽地位。并与抑癌基因、抑制细胞增殖、抑制mTOR活性有关。 AKT是其关键激酶，参与细胞增殖、凋亡等多种活动。 3. RTK相关信号通路 每类RTK对应一个家族的蛋白，每类RTK对应的生长因子也是一个家族的蛋白。RTKs与肿瘤的发生发展密切相关，目前抗肿瘤靶向药物几乎覆盖所有类型的RTKs，如EGFR、VEGFR等。 4. TGF-β超家族信号通路 TGF-β信号通路又称TGF-β/SMAD信号通路。SMAD是该通路的下游效应转录因子。 信号来源： 检测活性可通过检测TGF-β、其受体、SMAD或BMP。 功能强大，在早期胚胎发育、组织器官形成、免疫监控、组织修复、体内稳态平衡中作用重要。…

频率学网络Meta分析 定义 基于频率学派的统计推断框架，假设待估参数为固定值，通过最大化似然函数估计参数。利用直接比较（头对头试验）和间接比较（通过共同对照形成的网络关系），构建等级模型（如随机效应模型）处理研究间异质性，最终通过置信区间评估结果。 技术特点 依赖大数定律，需足够样本量支撑结果稳定性。结果以置信区间（如95% CI）表示，强调长期频率解释。 应用场景 案例 比较3种降压药疗效，多数干预对存在直接试验，需快速输出结果支持决策。 贝叶斯网络Meta分析 定义 将参数视为随机变量，结合先验分布（基于历史数据或专家知识）和观测数据，通过贝叶斯定理计算后验分布。利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法模拟参数概率分布，天然支持复杂模型和小样本推断。 技术特点 可灵活设定先验（如无信息先验、弱信息先验），尤其在数据稀疏时提升估计稳定性。结果以可信区间（如95% CrI）表示，直接反映参数的概率分布。 应用场景 案例 比较6种ALK抑制剂对肺癌脑转移患者的疗效，部分干预对缺乏直接试验，需结合先验信息推断。

人生建议，学Meta分析顺序别搞反： 第一阶段：材料获取 ①理解什么是Meta分析，自己为什么学？（不知道为什么开始，往往很难坚持下去） ②看文献找到自己感兴趣的选题，并验证选题的可行性 ③选题非常重要，多花点时间没关系，自己经验不足可以招机构评估下 ④不要忘了注册 ⑤学习文献检索：如何确认文献检索词，各数据库如何搭建检索式，各数据库如何下载与保存 ⑥学习文献筛选：根据标题摘要对文献进行初筛、下载全文对文献进行复筛 第二阶段：数据分析 ①学习数据提取，根据选题提取所需数据 ②学习质量评价，针对纳入文献进行质量评价 ③学习统计分析数据操作（基于R或者STATA ④学习森林图、漏斗图、网状图等可视化图表数据解读 ⑤学习Meta分析文章框架，完成写作 ⑥定稿后进行翻译润色+降重 第三阶段：选刊投稿 ①学习SCI选刊投稿流程 ②锁定目标期刊，完成投稿 ③返修以及文章接收 🔷 1 了解Meta分析是什么？ Meta分析（Meta-analysis）是用于比较和综合针对于同一科学问题研究结果的统计学方法，其结论是否有意义取决于纳入研究的质量，常用于系统综述中的定量合并分析。 与单个研究相比，通过整合所有相关研究，可更精准地估计医疗卫生保健的效果，并有利于探索各研究证据的一致性及研究间的差异性。而当多个研究结果不一致或都无统计学意义时，采用Meta分析可得到接近真实情况的统计分析结果。 Meta分析，尤其是综合高质量随机对照试验（RCT）的Meta分析，被视为循证医学的高级别证据，具有如下功能：…

文章题目：糖尿病或糖尿病前期心血管疾病患者预后营养指数与心血管全因死亡率的关系：来自2005-2018年NHANES的证据 DOI：10.3389/fimmu.2025.1518295 中文标题：糖尿病或糖尿病前期 CVD 患者预后营养指数与心血管全因死亡率的相关性：来自 NHANES 2005-2018 的证据 发表杂志：Front Immunol 影响因子：1区，IF=5.7 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年2月发表在《Front Immunol》（1区，IF=5.7）的文章。本研究旨在探讨预后营养指数 （PNI） 的新型免疫营养指标与糖尿病和糖尿病前 CVD 患者全因和 CVD 死亡率的关系。 研究方法：这是一项开放队列研究，涉及 1,509 名患有糖尿病或糖尿病前期的 CVD 患者，这些患者是从全国健康和营养检查调查 （NHANES） 收集的，最初是在 2005 年至 2018 年间接受采访的。受试者被随访至 2019 年 12 月 31 日。死亡率结果和死因是从国家死亡指数 （NDI） 记录中获得的。我们使用受限三次样条法 （RCS） 和最大选择秩统计法 （MSRSM） 来评估 PNI 与死亡率关联的非线性，并确定生存结局的最佳 PNI 临界值。此外，采用加权多变量 Cox 回归模型、亚组分析和交互作用检验来检查 PNI 与全因死亡率和 CVD 死亡率之间的关系。使用时间依赖性受试者工作特征曲线 （ROC） 分析评估 PNI 对生存结局的预测准确性。 Table&Figure 结果解读： 在中位随访 61 个月 （四分位距，33-103 个月）…

本文近期发表在柳叶刀子刊《Eclinicalmedicine》,GBD+CHARLS+NHANES，三库联合，暴力美学！ 研究背景 哮喘是全球重大健康问题，BMI是重要风险因素，但既往研究多关注线性关系，且缺乏针对45岁以上人群的分析。本研究整合全球疾病负担（GBD）、中国CHARLS和美国NHANES三大数据库，首次探索BMI与哮喘风险的非线性关联，填补中老年人群研究空白！ 数据收集 1. 数据来源： 2. 数据筛选： 3. 变量定义： 数据分析 1. 描述性统计： 2. 全球疾病负担分析： 3. 非线性关系分析： 4. 敏感性分析： 结果呈现 1️⃣ 数据整合： GBD：分析全球哮喘疾病负担及风险因素贡献。 CHARLS（中国）：纳入1.3万+中老年人，BMI范围10-80 kg/m²。…

GBD 数据库常见研究模式 再教大家一个小技巧：想搜索相关文章可以直接搜索相似标题，就能找到很多类似研究案例，因为这种数据库文章标题几乎都是固定的模式。 今天想给大家分享的是第一种研究模式，基于全球、区域及国家层面的疾病负担分析！ 文章信息： 研究背景 被忽视热带病（NTDs）和疟疾长期威胁热带地区健康，加剧贫困循环。尽管全球防控取得进展（如中国2021年消除疟疾），但 COVID-19 冲击、抗药性问题、气候变化等挑战仍存。本研究基于全球疾病负担研究（GBD）2021 数据，首次系统揭示30年间疾病负担趋势，为精准防控提供科学依据！ 统计过程 ✅ 数据来源：GBD 2021 数据库（204个国家/地区）、WHO 报告及文献补充。 ✅ 指标： ✅ 方法： 主要结果 🌍 全球趋势： 1990 –…