文章题目：Association between atherogenic index of plasma and cognitive impairment in middle-aged and older adults: results from CHARLS DOI：10.3389/fnagi.2025.1506973 中文标题：血浆动脉粥样硬化指数与中老年人认知障碍的关系：CHARLS 研究结果 发表杂志：Front Aging Neurosci 影响因子：2区，IF=4.1 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…
MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care） 是由美国麻省理工学院（MIT）和贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC）联合开发的公开医疗数据库，专为医学研究设计。其核心数据来源于重症监护病房（ICU）患者的临床信息，经过严格匿名化处理，供全球科研人员免费使用（需通过伦理认证和申请流程）。 主要包括三类数据：临床数据（从ICU信息系统和医院档案中汇总）；生理数据（从床边监护仪获得）；死亡数据（社会保障局的死亡档案）。记录了患者的人口统计学信息、实验室检查、用药情况、生命体征、手术操作、疾病诊断、药物管理、随访生存状态等详细信息。 MIMIC数据库覆盖的疾病研究有哪些？MIMIC数据库能做哪些类型研究？ ❓ MIMIC是什么？ MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care）是由美国麻省理工学院（MIT）和贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC）联合开发的公开医疗数据库，专为医学研究设计。其核心数据来源于重症监护病房（ICU）患者的临床信息，经过严格匿名化处理，供全球科研人员免费使用（需通过伦理认证和申请流程）。 主要包括三类数据： 记录了患者的人口统计学信息、实验室检查、用药情况、生命体征、手术操作、疾病诊断、药物管理、随访生存状态等详细信息。 疾病的诊断主要通过ICD编码进行识别（包括ICD9和ICD10）。 📈 发文情况 目前总发文量达 1.7w+篇，光2024年就发文4000+，可以说是目前最热门的数据库之一了！ 🦠…
今天给大家带来的内容非常干，一起来了解一下转录组学是什么？转录组学挖掘公共数据库的步骤；转录组学的推荐工具 ⭕转录组学（Transcriptomics）：从基因表达角度出发，研究在不同时间、空间或生理条件下，细胞中所有RNA分子的表达情况，包括mRNA、lncRNA、miRNA、circRNA等。它能揭示基因的活跃程度、转录起始与剪接机制，并通过单细胞转录组、时序与空间转录组等技术深入揭示组织或器官中不同细胞类型的表达特征及其动态变化。 🧬 公共数据库转录组数据分析的常见流程 在数据获取与预处理阶段 首先从多个数据库下载相关数据，包括RNA-seq原始数据可通过NCBI SRA（使用prefetch或fasterq-dump）、ENA、TCGA（通过GDC或UCSC Xena）获取，处理后的表达矩阵则可从GEO（使用GEOquery R包）、GTEx、ArrayExpress等平台下载，同时提取样本的表型信息，如疾病状态和处理条件。 数据格式转换方面 使用fasterq-dump（SRA Toolkit）将SRA格式转换为FASTQ格式，对于微阵列数据，使用oligo R包处理Affymetrix平台的CEL文件。 质量控制和去污染步骤中 RNA-seq数据可使用FastQC进行质量评估，Trimmomatic或Cutadapt去除接头序列和低质量碱基，Bowtie2可用于比对宿主基因组后过滤宿主污染；微阵列数据则通过arrayQualityMetrics R包进行质控，过滤低信号探针。 数据标准化与批次效应校正方面 RNA-seq数据可使用DESeq2（基于负二项分布的标准化）、edgeR（TMM标准化）、Salmon/kallisto（TPM/FPKM计算），微阵列数据则使用limma R包（RMA算法、分位数标准化），批次效应校正可采用ComBat（基于线性模型）、Harmony、sva R包，并通过PCA图或UMAP降维图进行可视化验证。差异表达分析阶段，RNA-seq数据可使用DESeq2、edgeR、limma-voom进行分析，微阵列数据则使用limma（线性模型+经验贝叶斯校正），跨平台数据整合时需统一基因名（通过biomaRt）并进行表达值分位数对齐。 功能注释与通路分析方面 使用clusterProfiler（GO/KEGG）、GSEA（预排序基因列表）等工具进行基因集富集分析，数据库包括MSigDB、Reactome、WikiPathways；网络分析可使用WGCNA（加权基因共表达网络）、STRING、Cytoscape进行蛋白互作网络分析，驱动基因预测工具包括OncodriveCLUST（癌症数据）、VIPER（调控网络推断）。 结果验证与临床关联方面 采用从同一数据库下载独立队列数据进行验证（如GEO多数据集交叉验证），生存分析可使用survival R包、KM-plotter（癌症数据），多组学整合可结合DNA甲基化、拷贝数变异，使用MOFA、iCluster进行分析。…
文章题目：Development of a Longitudinal Model for Disability Prediction in Older Adults in China: Analysis of CHARLS Data (2015-2020) DOI：10.2196/66723 中文标题：中国老年人残疾预测纵向模型的开发：CHARLS 数据分析 （2015-2020） 发表杂志：JMIR Aging 影响因子：1区，IF=5.0 发表时间：2025年4月…
文章题目：Association between A body shape index and bone mineral density in middle-aged and elderly adults: a retrospective analysis of NHANES 2005-2018 DOI：10.3389/fendo.2025.1506841 中文标题：中老年人A 体型指数与骨密度的相关性：NHANES 2005-2018 的回顾性分析 发表杂志：Front…
文章题目：Burden of Carbon Monoxide Poisoning in Asian Countries From 1990 to 2021 and Its Projection Until 2030: An Analysis of the Global Burden of Disease…
文章题目：Assessing the impact of insulin resistance trajectories on cardiovascular disease risk using longitudinal targeted maximum likelihood estimation DOI：10.1186/s12933-025-02651-6 中文标题：使用纵向目标最大似然估计评估胰岛素抵抗轨迹对心血管疾病风险的影响 发表杂志：Cardiovasc Diabetol 影响因子：1区，IF=8.5 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《Cardiovasc Diabetol》（1区，IF=8.5）的文章。本研究旨在采用先进的因果推理方法来评估IR 轨迹对 CVD 风险的纵向影响。…
文章题目：Can cardiovascular health and its modifiable healthy lifestyle offset the increased risk of all-cause and cardiovascular deaths associated with insulin resistance? DOI：10.1186/s12933-025-02674-z 中文标题：心血管健康及其可改变的健康生活方式是否可以抵消与胰岛素抵抗相关的全因死亡和心血管死亡风险的增加 发表杂志：Cardiovasc Diabetol…
坦白讲，现在很多科研团队实际上都采用类似家庭作坊的模式运作，因此你加入这种小型研究组也算是一种必然，不必过分纠结。与其抱怨环境，不如脚踏实地，毕竟在小团队里同样能做出成果，机遇并不会因为规模小而消失。 基于个人实践，我整理了一份科研困境应对手册，希望能为研究生同僚们提供些许参考。 01 过度依赖导师的指导 反而可能导致你无法顺利完成学业 小型科研团队的负责人往往自诩为学术指导者，实则水平有限却热衷干预。这类人时常表现出与其科研素养不符的指挥欲，心血来潮时连顶级期刊的选题都敢信口开河；总爱批评团队工作缺乏新意，但真要他说出创新点却又哑口无言；获取学术资讯全靠网络推文，偶然看到个新名词或新技术就急着让团队生搬硬套。经过数月折腾，最终只能证明这种胡乱拼凑只会适得其反。 小作坊之所以是小作坊，其负责人可谓’功不可没’，正是他们’独具特色’的管理方式，才造就了如此局面。 因此，我强烈建议大家在做科研时要保持独立思考，审慎评估导师的建议，有选择性地采纳意见，绝不能盲目服从。 原因在于，导师未必可靠，他们可能自身思路不够清晰，或缺乏相关领域经验，加之长期远离具体研究工作，对前沿动态的把握和实际问题的解决能力往往不足。当然，若你所在团队虽规模不大，但导师年富力强、学术成果突出，课题组正处于快速上升期，这种情况下导师的指导就值得认真考虑。 02 时机转瞬即逝不要等待 从事科研工作，必须学会独立自主。这就好比溺水之人，最终能依靠的只有自己的求生意志，小作坊的环境更是如此。 倘若你总是被动等待——等待他人指点研究方向、等待别人提供创新思路、等待协助解决实验故障、等待帮忙调试模型错误、甚至等待他人帮你完成论文撰写，那么顺利完成学业将变得异常困难。在这种环境中，外界的援助往往可遇不可求。 小型科研团队通常资源匮乏，前辈指导新人的传统几乎不存在，取而代之的是对有限资源的激烈竞争。团队成员往往各自为战，对自己的研究成果守口如瓶，生怕被同门知晓并抢先。 若身处规模较大的研究团队，保持耐心、适当依赖集体或许尚存发展机会。这类课题组通常具备丰富的学术资源，往届成员留下的零散成果也较多，加之团队内部”老带新”的传统较为完善，组员间能够实现知识与材料的互通有无，完成学位要求的压力相对较小。 反之，若在小型研究组中挣扎，面对学术困境时绝不能消极等待，拖延只会让处境更加艰难。别奢望导师能给予太多帮助——你的导师正眼巴巴盼着你快出数据、多发论文，好带着整个团队往上冲呢。这种情况下必须锻造强大的心理素质，主动突破自我设限，调动所有可能的渠道来攻克难题。 03 必须抢占先机（实用技巧与策略分享） 1、全面调研课题组的软硬件基础。充分利用现有科研条件开展研究能事半功倍，即便所在团队的基础相对有限。加入课题组后的首要任务就是系统梳理实验环境与科研资源，重点包括：当前主要研究领域有哪些？各方向的学术产出如何？团队经费状况怎样？设备配置是否完善？已有研究成果有哪些？建议优先考虑具有一定前期积累和研究底蕴的课题方向。 2. 多向师兄师姐请教。在小规模的研究团队中，人际关系往往更为微妙，同门之间难免存在竞争和戒备。相较而言，师兄师姐通常更愿意提供帮助，他们的经验也更为宝贵。即便在学术研究上指导有限，但在与导师沟通、毕业流程、就业规划等方面，他们积累的实战经验非常值得借鉴。平时主动约个饭局，或是准备些小礼品表达心意，他们一般都会很热心地给予指导。 3、积极主动地创造条件，善于整合各类可用资源。在小型团队或独立作业时，每个人都需要具备多面手的能力，灵活运用各种途径获取所需。例如，当本课题组缺乏某台设备而合作实验室恰巧具备时，就应当通过合理方式协商共享使用。自然，这种资源互通应当建立在互利互惠的基础上… 这些经验分享希望能给同学们带来一些启发，即便在简陋的实验环境中同样可以取得突破，同样能圆满完成学业，关键取决于你坚定的信念和雷厉风行的行动力，勇往直前、放手去做！
文章题目：Post-marketing safety surveillance of vortioxetine hydrobromide: a pharmacovigilance study leveraging FAERS database DOI：10.3389/fpsyt.2025.1532803 中文标题：氢溴酸沃替西汀上市后安全性监测：利用 FAERS 数据库的药物警戒研究 发表杂志：Front Psychiatry 影响因子：2区，IF=3.2 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 Psychiatry》（2区，IF=3.2）的文章。本研究的目的是通过FDA不良事件报告系统（FAERS）中的数据挖掘来调查与氢溴酸沃替西汀相关的不良事件（AE），以提高临床安全性。 研究方法：我们收集了2013 年第三季度至 2024 年第一季度的 FAERS 数据以进行数据清理。采用不成比例分析来量化与沃替西汀相关的不良事件。使用报告比率 (ROR) 来识别 FAERS 数据中的风险信号。我们使用系统器官分类 (SOC) 并从《医学词典监管活动》(MedDRA 版本 26.1) 中选择了首选术语 (PT)。 Table&Figure 结果解读：共有11,298 例病例被报告为氢溴酸沃替西汀的“主要疑似 (PS)”。值得注意的是，在系统器官水平 (SOC) 上，与氢溴酸沃替西汀相关的不良反应涉及 27 种系统类器官 (SOC)。我们确定了 150 个显著不成比例的首选术语 (PT)，这些术语符合所有四种算法。 结论：研究发现了与沃替西汀相关的不良事件（AE），为优化沃替西汀氢溴酸盐的使用、减少潜在的副作用提供了宝贵的见解，为其在临床上的合理、安全应用提供了参考。 大家在科研路上，可以借鉴这种研究方法，为自己的课题添砖加瓦。万层高楼平底起，一起加油呀！