From repellent to risk: DEET’s adverse effects on hormones and bone health in kids （《从驱蚊剂到风险：DEET对儿童激素和骨骼健康的负面影响》） 🔍 研究背景 DEET（避蚊胺）是市售驱蚊剂的核心成分，广泛应用于儿童及青少年。尽管美国环保署（EPA）认为其安全，但既往研究多关注其对水生生物的毒性，儿童这一敏感人群的健康风险长期被忽视。性激素与骨骼发育密切相关，而DEET是否通过干扰激素水平影响骨骼健康尚不明确。 📊 关键统计过程 数据来源：基于NHANES 2013-2016数据，纳入864名6-18岁儿童。 暴露指标：尿液中DEET代谢物DCBA作为暴露标志物，按浓度分低、中、高暴露组。 分析方法： 分层回归：按年龄（<12岁…
很多人觉得 Meta 分析就是“灌水神器”，随便拼几篇文献就能发论文，但真相是——垃圾数据堆不出黄金结论。Meta 分析的核心在于“循证思维”，其价值远不止一篇 SCI 论文，而是通过开展 Meta 分析，可以培养循证思维和科研思维。 很多人觉得要写好一篇 Meta 文章，就要读大量的文献，只要文献数量够多，选题灵感就有了，也能找到数据来源。可实际上是效率低下，一年半载都不能完成一篇 Meta 分析，更别说在短时间发表高质量的 SCI 论文。 那么，怎样才能短时间完成一篇高质量 Meta 分析？关键还是在于“精准打击”： 第一周，先扔掉“刷IF”的心态，真正了解 Meta 分析 花 2-3 天搞懂循证医学的基本逻辑：系统综述是全面梳理证据，Meta 分析则是用统计学给证据“称重”。…
挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 3-4! 进度汇报：数据下载＋数据清洗。 Day2的时候我把所有的数据都下载好了， 现在就是数据清洗啦， 任何一个公开数据库最费时费力的就是数据清洗了 我打算用R来获取相关的数据。 获取的数据可以用来构建一个自己的数据库， 我换个指标，即换个指标、换个研究人群， 就又能有一篇新的文章。 在提取变量之前我们需要确定需要提取什么数据， 处理你重点关注的指标（X），和关注的疾病（抑郁，Y）， 还有一些协变量（Z）， 具体需要哪些协变量可以根据既往的文献中获得。 我就提取了：年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况、贫困收入比率、体重指数（BMI）、肾小球滤过率（eGFR）、睡眠持续时间、饮酒、吸烟状况、心血管疾病、高血压、糖尿病、高脂血症和抗抑郁药使用。 所以说，数据提取是公开数据库中最费时费力的， 但是有代码的话，也还好，毕竟一二区的文章也不是大风刮来的 使用代码提啊提，终于用了2天的时间搞完了 因为比如说高血压看起来只有是和否，但实际上定义有很多：目前正在口服降压药或血压大于140/90mmHg，其中血压值是由受过培训的人员连续测量三个血压读数，并计算这三个读数的血压平均值。那么也就意味着，需要提取更多的数据来综合组成这个协变量。 工程还是很浩大滴 只要数据清晰了，后面的一切都好说，没什么复杂和困难的， 重点就是选题（选择指标和idea）+数据提取 这就是我花了很多的时间进行初步检索确定目标期刊、选题的意义
挑战7天完成NHANES，Day 1! 今天发起一个全新的挑战， 挑战7天完成一篇NHANES数据库SCI！ 今天的主要任务就是初步检索+确定目标期刊。 NHANES数据库全名叫National Health and Nutrition Examination Si Urvey，是一项基于人群的横断面调查，旨在收集有关美国家庭人口健康和营养的信息。项目每年调查一个全国代表性的样本，约5000人。NHANES访谈部分包括人口统计学、社会经济学、饮食和健康相关问题。体检部分包括生理测量、实验室检查等内容。 数据量特别的大，涉及的相关指标很多，可以适合各个不同的科室的朋友来挖掘写作，所以近些年非常多的火热，我也来试试水，嘿嘿 我首先就用简单的“NHANES”进行了初步的检索，发现目前文章非常多， 高分文章不少，仔细看了看，基本集中在5分-10分居多，而且基本都是1区2区，还是可以的。 因为我最近对抑郁症恰好比较感兴趣，就打算做关于抑郁症文章，又去检索了“NHANES and depression”，发文数目和文章的质量都还是不错的，那就真么定啦 刚好出现在第一个文章是复旦大学最新的抑郁文章，后面全是我们之前调整的Journal of Affective Disorders，那我们就换一个目标杂志，我的目标文献就是这篇啦（DOI: 10.1080/07853890.2024.2314235），目标期刊就是Annals of Medicine。…
小白打通关的路线分享给大家： 🎯 扫盲阶段 🎯 基础阶段 🎯 入门阶段 🟦 2 等生信团队排期三个月？不如自己晚上搞定热图！ 比如，临床样本不好不容易收齐了，却发现差异基因不会筛，生存曲线不会画，连个像样的 TCGA 数据展示都要求助隔壁实验室。 如果你会生信分析，R 语言几行代码批量处理 200 个样本的 RNA-seq 数据，GEPIA 两分钟调出分子预后价值，UCSC Xena 轻松挖掘甲基化修饰证据。掌握这些，深夜改图时你才会懂什么叫“命运掌握在自己手中”。 🟦 3 当审稿人质疑“机制单薄”，你拿什么保住论文…
今天小编心血来潮又去搜了搜单细胞的发文情况（当然搜索比较俗略），发现单细胞的发文情况还挺可观的，所以今天给大家分享一些单细胞数据库👇 Human Cell Atlas (HCA)：人类细胞图谱计划，提供人体细胞的全面数据。 Mouse Cell Atlas & tabula-muris：小鼠单细胞数据资源。 JingleBells：免疫相关的单细胞数据库。 CancerSEA：癌症单细胞状态图谱数据库。 DISCO：深度整合的单细胞组学数据库。 PanglaoDB：小鼠和人类单细胞转录组数据的综合数据库。 SC2disease：疾病相关细胞类型基因表达谱数据库。 CellMarker：人工整理的人类和小鼠细胞标记数据库。 scQuery：通过自动化管道处理公开scRNA-seq数据集的数据库。 SCPortalen：涵盖人类和小鼠单细胞转录组学数据集的数据库。 scRNASeqDB：人类单细胞基因表达数据集数据库。 今天要分享的学员就是做的单细胞成功发表文章的案例 ✔接收期刊：Frontiers in Endocrinology 📉IF=3.9；中科院3区SCI 📍发文方法：生信分析单细胞
网状Meta分析能整合直接证据与间接证据，对多个干预措施进行全局比较和排序（如药物A vs B vs C），而普通Meta分析仅能处理两两比较。 网状Meta分析，其实就是一种更复杂一点的统计方法，专门用来比较多种治疗方法的效果。简单来说，就像织了一张大网，把所有相关的研究都网罗进来，综合分析。 比如，假设有三种药A、B、C，传统Meta方法只能两两比较，比如A和B哪个更好。但网状Meta分析更牛，它能同时考虑所有药，把A、B、C的效果都放在一张“网”里比。即使有些药之间没有直接比过，它也能通过其他研究的数据，间接推断出它们的效果差异。 举个例子，如果直接比较A和B的研究很多，但B和C、A和C的直接研究很少，网状Meta分析就能利用A和B的数据，再结合B和C的数据，间接算出A和C谁更好。这样，我们就能更全面地了解所有治疗方法的效果，做出更好的选择啦！ 今天要分享的学员就是药学方向做网状Meta分析成功发表文章的案例 ✔接收期刊：Postgraduate Medical journal 📉IF=3.6；中科院4区SCI 📍发文方法：药学Meta分析 网状 meta 分析与常规 meta 分析的不同点 其与常规 meta 分析最大的不同点体现在统计方法与结果报告上，网状 meta 分析基本的统计分析顺序与结果报告应包括以下方面： 网状…
✅ 有很多学弟学妹说自己基础不好，很焦虑、很迷茫，我根据自己的经验，来给大家解解惑！ ✅ 在专科/本科阶段，我们在学校里学习的课程，虽然看起来都很系统，但是实际上是很碎片的。你上临床之后，才会发现好多东西跟你想象的不一样，这种落差太正常了！ ✅ 当年我也是拿奖学金、成绩靠前的“学霸”，但是第一次上手术台连颈动脉穿在哪里都指错，也觉得自己基础好差，所以大家都一样。 ✅ 这也告诉我们，教科书不仅要背，而且还要当“临床剧本”来演，比如背抗生素时你可以假装自己在感染科会诊选药，把碎片化知识点串成临床场景。等你真的实习时，这些“剧本”也许早就在你脑子里彩排过八百遍了！ ✅ 即使你实习的时候犯了很多小错，也没关系，这不正是你练手的大好机会，不要太在意别人的评价，这些不会影响你的未来！ ◆ 想好自己的路 ✅ 如果你是专科，就要专升本，把时间花在考试上。如果你是本科，要么去规培，要么考研。规培的重心就放在临床上，考研的重心就放在备考上，至于临床的学习都是考上以后的事。 ✅ 内耗焦虑的人往往是既想做B，又想做A，在A和B间横跳，所以会内耗。人的精力有限，只够你专心做一件事，选择了就别再想没选择的路！ ◆ 读研阶段 读研以后首先要明确毕业要求。 ✅ 读研时间很快，早早把毕业需要的小论文完成。往往很多人会纠结临床和科研如何平衡？ 别平衡啦，直接选科研！ 来看看专硕3年时间线👇 还是那句话，选择了科研就不要担心临床落下了，焦虑自己什么都不会。 读研就得先跟着规矩走，如果最后没发小论文导致延毕，你的心态会更崩溃！…
挑战火热数据库，挑战7天完成一篇CHARLS，Day 5！ 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…
网状Meta分析能整合直接证据与间接证据，对多个干预措施进行全局比较和排序（如药物A vs B vs C），而普通Meta分析仅能处理两两比较。 网状Meta分析，其实就是一种更复杂一点的统计方法，专门用来比较多种治疗方法的效果。简单来说，就像织了一张大网，把所有相关的研究都网罗进来，综合分析。 比如，假设有三种药A、B、C，传统Meta方法只能两两比较，比如A和B哪个更好。但网状Meta分析更牛，它能同时考虑所有药，把A、B、C的效果都放在一张“网”里比。即使有些药之间没有直接比过，它也能通过其他研究的数据，间接推断出它们的效果差异。 举个例子，如果直接比较A和B的研究很多，但B和C、A和C的直接研究很少，网状Meta分析就能利用A和B的数据，再结合B和C的数据，间接算出A和C谁更好。这样，我们就能更全面地了解所有治疗方法的效果，做出更好的选择啦！ 今天要分享的学员就是药学方向做网状Meta分析成功发表文章的案例 ✔接收期刊：Postgraduate Medical journal 📉IF=3.6；中科院4区SCI 📍发文方法：药学Meta分析