UKB数据库研究套路汇总
NHANES、MIMIC、GBD、CHARLS已更新，大家如有需要请移步主页，今天为大家带来的是UKBiobank(UKB)数据库的研究思路分享。
套路一
单一暴露因素与疾病风险的纵向关联
选题思路：聚焦老龄化、代谢性疾病等重大公共卫生问题，选择临床易获取的暴露指标（如脂质、炎症），通过长期随访验证其与疾病风险的关联。
研究设计：
1. 标志物设计
- 核心暴露：综合生物标志物（炎症指标、血脂指标、代谢指标等）、生活方式（饮食、运动等）。
- 结局指标：高发慢性病（如脂肪肝、心血管疾病、神经退行性疾病）、衰老、癌症等。
- 混杂控制：社会人口学因素、生活方式、环境因素等。
2. 统计分析方法
- Kaplan-Meier 生存曲线：可视化不同组别的累积风险差异。
- Cox 比例风险模型 / Logistic 回归模型：评估暴露指标与结局的关联，并对混杂因素进行校正。
- 限制性立方样条模型：量化暴露与结局的剂量–反应关系。
- 亚组分析：评估研究结果的稳健性，并检验变量间的交互作用。
套路二
多因素交互作用的疾病风险放大效应
选题思路：探索多个因素对于疾病风险的联合作用，通过相加/相乘交互模型量化“1+1>2”效应，指导联合干预。
研究设计：
1. 标志物设计
- 暴露组合：病理生理关联因子（如睡眠+身体活动+久坐行为）。
- 结局指标：高发慢性病（如脂肪肝、心血管疾病、神经退行性疾病）、衰老、癌症等。
- 混杂控制：社会人口学因素、生活方式、环境因素等。
2. 统计分析方法
套路二
多因素交互作用的疾病风险放大效应
选题思路：探索多个因素对于疾病风险的联合作用，通过相加/相乘交互模型量化“1+1>2”效应，指导联合干预。
研究设计：
1. 标志物设计
- 暴露组合：病理生理关联因子（如睡眠+身体活动+久坐行为）。
- 结局指标：高发慢性病（如脂肪肝、心血管疾病、神经退行性疾病）、衰老、癌症等。
- 混杂控制：社会人口学因素、生活方式、环境因素等。
2. 统计分析方法
- Cox 比例风险模型 / Logistic 回归模型：分别评估各因素与结局的独立关联，并对混杂因素进行校正。
- 交互作用评估：计算相加交互作用或相乘交互作用，评估两个或多个因素对于结局的联合作用。
套路三
中介分析解析疾病机制通路
选题思路：揭示暴露到结局的作用路径，量化中介效应，从“黑箱关联”迈向“机制白箱”，验证暴露–结局的中间通路，锁定干预关键节点。
研究设计：
1. 标志物设计
- 暴露：源头因素（如环境暴露、遗传变异、生活方式等）。
- 中介：生物标志物（炎症、代谢等）。
- 结局：发病、死亡。
2. 统计分析方法
- Cox / Logistic 回归模型：评估暴露、中介因素与结局的关联，并对混杂因素进行校正。
- 中介效应评估：构建中介效应模型，量化中介作用占比。
套路四
多维度整合的疾病预测模型
选题思路：突破单一临床指标的瓶颈，融合多模态数据，结合机器学习等方法构建高精度预测模型，实现疾病精准分型与早期预警。
研究设计：
分析策略
- 输入数据：生物标志物、基因组学、蛋白组学、影像数据、环境变量、生活方式等。
- 变量筛选：采用单变量+多变量回归模型或 LASSO 对变量进行筛选，选取有效预测因子用于建模。
算法核心
- 基础模型：Logistic 回归模型处理横断面数据，Cox 比例风险模型处理生存数据，可以结合列线图实现模型的可视化；
- 可解释的机器学习模型：XGBoost、SVM 等机器学习模型结合 SHAP 解释，可视化特征贡献和模型预测过程。
模型性能评估：综合多维度指标如 AUC、F1、Precision、Specificity、Recall 等全面评价模型预测能力并比较不同模型性能优劣。
验证策略：跨队列验证。
