作为过来人，真心觉得专硕生一定要明确学习重点，不然读研这三年真的会在忙碌中迷失方向。本科阶段，我们更多是跟着课程按部就班地学习知识，老师领着我们前进；但到了研究生，身份一下子转变，既要在临床上摸爬滚打积累经验，又要兼顾科研任务，压力直线上升。 专硕期间，临床工作强度大，科室轮转频繁，同时科研任务也不能落下，像课题研究、论文撰写等，再加上准备各类考试，身心压力真的很大。所以，结合自己的经验，给还在迷茫的专硕小伙伴分享一些心得： 🟢 临床轮转要做减法 不少专硕生在临床轮转时，想着每个科室都深入掌握，结果精力分散，反而忽略了自己本专业方向的核心内容。人的精力有限，在临床上一定要把主要精力放在精进自己的专业学科上。 比如学心血管内科的同学，对于心电图的解读、常见心血管疾病的最新诊疗指南、介入手术的相关操作技巧等，都要系统且深入地学习。可以精读专业领域的经典教材，像《内科学》心血管系统章节的权威版本，多研读高分专业期刊上的文献，了解前沿研究成果。对于其他科室的轮转，掌握常见疾病的基本诊断和治疗原则，浅尝辄止即可。 🟢 专硕三年的时间匆匆，请做好计划安排 ✅ 研一上学期在上临床规培前，顺利通过所学课程，其中学好统计学尤为重要，发小论文、大论文都离不开统计学。其他课程分数也得尽量高些，评奖学金及申博都需要用到。 ✅ 研一下学期重点备考执医，提前一两个月准备技能和笔试，这是专硕毕业必备的四证之一，尽可能一次通过。 ✅ 研二上学期要完成毕业论文开题，对于专业硕士而言，可根据课题组的研究方向和自身实际情况，选择开展临床、回顾性或基础研究都可选。 ✅ 研二下学期最迟要发表文章，否则可能赶不上申博。博士申请材料10–12月提交，文章见刊太晚会错过时间。 ✅ 研三上学期要联系博导，准备简历和面试。主动套磁目标导师，关注招生信息，面试时突出科研潜力。 ✅ 研三下学期完成毕业论文和规培结业考试，确保拿到四证。 ‼️ 小论文要尽早着手准备 对于临床专硕生而言，小论文要提前布局。建议在入学前就与导师充分沟通，明确研究方向，并 提前自学数据库挖掘、Meta分析、生物信息学等实用科研方法。 ❗如果是第一次发文章，我推荐的是Meta分析…
每一种“组学”代表着对生命系统不同维度的深入探讨，并通过多角度、多时间点、多空间层次的数据获取与整合，反映生物体内复杂的分子调控网络与生理状态。 还不知道多组学概念的同学，建议收藏保存噢，一文get！拒绝晦涩！✅ ✨基因组学 ：是组学研究基础，揭示生物体全基因组DNA的组成、结构、功能、变异与进化规律，涵盖基因结构解析、染色体变异识别、全基因组关联分析、群体与比较基因组研究及单细胞基因组学应用。 ✨转录组学 ：从基因表达角度研究细胞全RNA分子（含 mRNA、lncRNA等）表达情况，揭示基因活跃程度、转录机制，借单细胞 / 时序 / 空间转录组技术剖析组织器官中不同细胞表达特征及动态变化。 ✨蛋白质组学 ：研究细胞 / 组织 / 机体中蛋白质的种类、表达水平、修饰、定位及互作网络，揭示其在不同生理 / 病理状态下的功能变化，是连接基因与表型的桥梁。 ✨代谢组学 ：研究小分子代谢物种类与含量，反映细胞生理状态，通过靶向 / 非靶向分析、代谢流追踪等，可筛选疾病标志物并揭示代谢调控机制。 ✨微生物组学 ：借助16S…
生物信息学（Bioinformatics）是研究生物信息的采集、处理、存储、传播、分析和解释等各方面的学科，以信息技术及其相关的手段对生物问题进行探索研究。 生物信息学，信息是手段，生物是核心。 也就是说我们学习的核心在于解决生物问题，信息技术则是实现目标的重要工具。因此需要我们掌握基础的编程和数据处理能力，一点不会会学得很痛苦。 🟦 1 基础编程语言 学习渠道很多，这里就不赘述啦。注意不要学成了程序员，以目标导向来制定学习计划，够用即可。 🟦 2 打好统计学基础 生信分析离不开统计学支持，尤其是在数据分析和结果验证环节涉及到大量的数据处理与可视化操作，完全没有统计学基础，那就很难进行了。 不过也建议以自己的目标（文章）为导向，学习有用的。就像学英语，学习英语的目的是为了帮助我们更好交流，而不是专门研究语言学，也不会将每个单词的来龙去脉都搞清楚。 🟦 3 文章套路，数据复现 所谓文章套路，即理解文章时应从宏观思维出发，能理解文章的逻辑思维。 而数据复现，则是对文章结构有所了解后，能进行模块化拆解还原，可以复现出所有模块的数据。 理解了生信文章套路，复现出文章数据，才在一定程度上掌握了文章的技能。 生信分析研究最主要的思想可概括为4大模块： 表达差异、功能聚类、交互网络、临床意义。 下面我结合实际案例讲解，更方便大家理解： （HOXD10为多形性胶质母细胞瘤预后不良的标志物） 上图是国内学者2021年发表于期刊 OncoTargets and…
MIMIC数据库 数据特点： 包含5万+ICU患者的生命体征、用药记录、实验室指标等时序数据。 💡研究思路： 预后预测模型： 综合患者的生命体征、实验室检查、用药和治疗，对患者的不良预后发生风险（死亡、并发症等）进行预测。例如，构建随机森林、XGBoost、支持向量机等机器学习模型对败血症相关急性肾损伤患者7、14、28天的全因死亡风险急性预测，并结合本地医院数据进行外部验证（PMID: 37349774）。 时间序列预测模型： 多数预后预测模型的构建仅基于患者各项指标的基线水平，这可能忽略了患者住院期间因病情进展或治疗带来的波动对于预后的影响。因此有一些利用MIMIC监测数据构建基于时间序列数据的预测模型，更精准地对患者预后进行预测。例如，使用时间序列的生命体征、实验室检查等数据，构建RNN、GRU、LSTM深度学习预测模型对ICU患者院内死亡进行预测（PMID: 36250092）。 NHANES数据库 数据特点： 涵盖美国人群健康、营养、代谢等多维度数据，支持横断面研究和死亡结局的前瞻性研究。 💡研究思路： 诊断模型： 结合基本信息、生活习惯、体检结果等多维度数据，预测疾病的发生。例如，利用肥胖和营养相关的多个综合指数（ABSI、AIP、BARD、BFP、BRI、FLI、PNI）构建机器学习模型评估老年糖尿病和高血压患者的心力衰竭风险（PMID: 40036490）。 预后预测模型： 结合NDI的死亡随访数据，构建机器学习模型对全因或特异性死亡风险进行预测。例如，结合TyG相关指标及其他潜在预测因子，构建机器学习模型预测高血压患者全因死亡风险和心血管死亡风险（PMID: 39881352）。 GBD数据库 数据特点： 整合全球204个国家/地区的疾病发病率、死亡率及伤残数据。 💡研究思路： 疾病负担预测：…
Meta分析（Meta-analysis）是用于比较和综合针对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。 Meta分析的一般步骤：确定题目、检索文献、筛选文献、质量评价、提取数据、数据分析、撰写全文。 1 阅读Meta分析文献 阅读文献初步掌握Meta流程。 选择比较好的期刊，比如各领域Top期刊，选择一些好的Meta分析，最好在30篇以上，好好地阅读。比较推荐BMJ和Plos one，虽然后者的评价不好，但是发表在plos上的Meta制作过程都很详尽，可以作为菜鸟学习的样本。 2 构思好的Meta选题 构思好的Meta选题。如何才能有创新，这个很难，有了好的创新，相当于成功了一半，虽然你要仅仅跟踪你自己领域的比较好的期刊和指南，看看最近别人正在做什么，有什么临床试验发表了，发表了多少，结果有争议吗，以及指南中那些还是不确定的东西，等等，这是你写Meta的创新点。 🎯Meta分析选题tips: 实用性 争议性 创新性 可行性 3 文献检索 文献检索思路逻辑 STEP 1: 检索需求 STEP 2: 制定检索策略 STEP…
文献标题✨ Association between dietary amino acid intake and the risk of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease Journal of Advanced Research (IF=11.4), 2025 📌 研究背景 代谢相关脂肪性肝病（MASLD）全球患病率高达38%，饮食干预是关键。但氨基酸摄入与MASLD的关联长期缺乏大样本证据！本研究创新性整合美国NHANES（5,568人）和英国生物银行（48,261人）双队列，直击这一空白！…
生信分析其实挺水的… 个人情况介绍 双非医学研究生，研一0基础入门生信分析，研二发表了2篇生信SCI，毕业压力小了很多！！ 我的导师很忙，基本就不见着面，本人科研基础也几乎没有，刚开始也是很焦虑，盲目地学，没什么起色。后来一个学长让我别想什么高大上的东西，踏踏实实选一个自己能够着的发文方法，先把小论文解决了，于是我才开始死磕生信分析。 我感觉我的经验蛮适合0基础的，希望能帮到大家。 浅说一下生信分析能力猛涨的小tips 其实很多东西都是通用的，包括我后来Meta分析的学习，公共数据库的学习经历都是差不多的。 一、看文献（很重要） ① 了解套路 首先我觉得最重要的其实就是阅读文献，当阅读文献的时候，你会发现生信分析的文章很多都是很常规的套路。你就会了解到生信分析的文章走向是啥，整个过程是什么样的，各部分需要做出什么样的结果。 ② 赋选题材灵感 其次就是阅读文献可以给人以灵感，有助于选题的产生。从文献中找思路和套路，模仿它，超越它。 ✅ 对照 如果别人做的是tumor vs normal（肿瘤癌VS正常基因集比较）差异分析，你可以根据免疫评分的做差异分析，例如high vs low。对应还有疾病轻重程度；不同亚型之间的差异等等，换个比较分析条件~ ✅ 疾病多样 多关注疾病亚型，肿瘤与非肿瘤之间，双疾病之间等等多样的疾病类型。 例如有人做了乳腺癌的细胞焦亡生信，你你去关注一下三阴性乳腺癌，做下该疾病的生信分析，或者重点关注早期或者晚期的癌症。别拘泥于一种疾病，多多看它的亚型！…
近年来，随着循证医学的兴起，Meta分析方法越来越为人们接受和广泛应用。Meta分析和传统的文献综述有很大不同，传统的文献综述以定性分析描述为主，而且不可避免带有主观性，综述者往往只选择支持自己观点的信息进行综述。 Meta分析强调对研究课题进行系统全面的文献检索，确定文献纳入和剔除的标准，并对纳入文献进行严格评价，在此基础上对结果进行定量合并。1因此，通过Meta分析，可以对有争议甚至相互矛盾的研究结果得出较为明确的结论。 1、确定选题，制定研究计划 主题的确定应从PICO S五个方面加以考虑： 选题时应注意以下几点：重要性、创新性、合理性（有合适的原始论文并保证一定数量）、问题清楚、结局明确。 至于研究计划的设计主要涉及以下四个方面：题目、研究背景、研究目的、研究方法。而研究方法主要包括：文献检索及策略、合格文献选择、文献质量评价、数据收集和分析等。 2、文献检索与文献筛选 当选定主题后就就要着手文献检索，常见文献检索数据库如PUBMED, Embase和Web of Science。检索的目的是覆盖到全部相关的文献，尽量不留遗漏。要熟练使用文献检索技巧，网上很多视频介绍了各个数据库的文献检索方法。根据研究主题需要确定检索词 (search terms)。 一般systematic review and meta-analysis类型文章都会附上search terms，多数在附件中 (Appendix)。可以搜索与研究主题相近的systematic review and meta-analysis，下载别人的检索词后修改成自己想要的检索词。 以pubmed为例。一般检索词由几部分组成：研究对象、研究方法、暴露、结局。部分词为所要研究的词语就可以。检索后将文献分别导入endnote文献管理器，注意做好记录，每个数据库的文献数量，检索的时间范围。 文献筛选步骤：…
第一段–文章基本信息 文章题目：Effects of blood pressure lowering in patients with heart failure with preserved ejection fraction: a systematic review and meta-analysis 中文标题：射血分数保留心力衰竭患者降血压的影响：系统评价和荟萃分析 发表杂志：Hypertens Res. 影响因子：1区，IF=4.3 发表时间：2025年5月…
SCI 论文就像穿高定西装 你有，但不必逢人就亮出来。 毕竟没穿过的会无限憧憬， 他们觉得这西装一定笔挺显贵； 但勒不勒肩膀、磨不磨腋下，只有你自己才清楚。 现实往往是 —— 有些西装挂在衣柜和压箱底没差， 穿了也显不出精气神； 没穿过的捧着画册狂夸高级， 穿过的却被肩线硌得龇牙咧嘴，想脱又怕失礼， 只能硬撑着 “优雅” 三年。 还有人隔着橱窗说： “高定烂大街了，西装贬值了。” 凑近一瞅，人家连衬衫都没穿 —— 早忘了当年挤破头抢试衣间时， 为一颗袖扣改三版设计图的疯魔劲？ 那些年卷过的选题战场： ➡ 调研从文献堆里刨三个月， 开题报告改到第七版，比追更小说还刺激；…