生信文章包含哪些类型 生信文章包含哪些，我用一句话来总结： 凡是基于测序数据进行分析的文章，都是生信文章，如果按照这个观点来看的话，单细胞测序与孟德尔随机化研究，毫无疑问也是属于生信。 🌞 传统的生信，主要分为这四步： 1️⃣ 第一步是针对测序数据进行差异分析，找出不同分组样本当中，差异表达的基因🧬。 2️⃣ 第二步是针对差异表达的基因，进行功能聚类，将差异基因按照不同的信号通路或者相关功能进行富集分析。 3️⃣ 第三步就是构建分子互作网络，也就是找到这些差异表达基因之间的一些内在联系。 4️⃣ 第四步，回归到我们研究科学问题本身，上述这些基因表达差异、信号通路或者功能的差异，以及分子之间相互联系，具体反馈到我们实际研究的科学问题上，会得到怎样的结论？ 🌞 单细胞测序，其实就是针对不同细胞亚群的研究，主要用于三个方面的研究： 1️⃣ 第一个是图谱类研究，主要就是回答一个问题，你的研究样本，具体包含哪些细胞亚群，这些细胞亚群，有哪些特异性的分子，以及有哪些特异性的生物学功能。 2️⃣ 第二就是用于研究的发现阶段，主要发现与疾病相关的细胞亚群。 3️⃣ 第三个就是验证类研究，比如你通过其他手段，发现了一个关键分子与疾病的关系，那么你可以通过单细胞测序，看看这个关键分子在哪些细胞中表达，进而知道相关的细胞亚群与疾病的关系。后续再针对这个细胞亚群进行深入的研究。 🌞 而孟德尔随机化，用一句话来概括，就是利用自然界中，随机分配的基因型对表型的影响，进一步推断表型对疾病的影响。 主要是用于推导因果关系，比如，你通过调查发现，肥胖的人，患二型糖尿病的比例要比体重正常的人高，那么你要去弄懂，到底是肥胖导致的二型糖尿病，还是二型糖尿病导致的肥胖，这就需要用到孟德尔随机化研究。
挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 2! 我的新挑战继续进行~ 第2天的主要任务是了解数据库。 NHANES数据库一听名字就知道和我们的MIMIC、eICU一样是一个公开数据库，但与众不同的是，NHANES的数据获取相对来说更加简便，也就是说可以非常方便地下载到原始数据，对我们这些“临床牛马”来说是非常有利的。之前尝试过搞MIMIC，但由于数据量庞大，本地安装数据库花费了很长时间，NHANES就没有这个烦恼，可以轻松上手。 利用公开数据库发表文章，最重要的就是要了解数据库的数据组成，知道它包含哪些数据，这样才能确定可以利用哪些数据进行构思。NHANES是关于健康和营养调查的横断面调查。从官方网站上我们可以看到，数据库内容非常丰富。 NHANES数据库包含了不同年份的数据，比如“2013-2014”，我们称之为一个周期，因为NHANES每两年上传一次相关数据。每个周期里包含了大量的数据，但我们主要利用的是Data、Documentation、Codebooks，其中包括人口统计学、饮食数据、体格检查、实验室数据、问卷调查和Limited Access Data，而我们最常用的是前五个。Limited Access Data需要申请批准后才能使用。 点击进入后，我们可以看到Doc File和Data File，通过Doc File我们可以了解这个数据集的基本情况，点击Data File就能下载数据，然后利用R或者SPSS等软件打开这个XPT格式的数据集文件。 因为后面会用到NHANES里的数据，所以我花了一些时间将所有周期的数据全部下载下来，这个工作量还是相当可观的。 好了，今天的分享就到这里啦！期待明天的继续探索！
挑战7天完成NHANES，Day 1! 今天我要发起一个崭新的挑战，就是在7天内完成一篇利用NHANES数据库的SCI论文！今天的主要任务是进行初步检索并确定目标期刊。 NHANES数据库，全称National Health and Nutrition Examination Survey，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。每年，该项目会对一个全国代表性的样本进行调查，涵盖约5000人。NHANES的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，而体检部分则包括生理测量和实验室检查等内容。数据量庞大，涉及的相关指标极多，适合各个科室的朋友来挖掘写作，因此近年来备受关注，我也想试试水，哈哈。 我首先简单使用关键词“NHANES”进行了初步检索，发现目前已有大量相关文章，其中不乏高质量的作品。仔细观察后发现，大部分高分文章集中在5分到10分之间，并且多数发表在一区和二区期刊上，这个情况还是挺不错的。由于最近我对抑郁症比较感兴趣，于是我尝试了搜索“NHANES and depression”，发现相关文章的数量和质量都令人满意，因此我决定就从这个方向入手。 第一篇文章是复旦大学最新的抑郁研究成果，后续的文章都出自我们之前调研过的《情感障碍杂志》，但考虑到新的目标，我决定换个目标期刊——我的目标文章是一篇发表在《医学年鉴》上的作品（DOI: 10.1080/07853890.2024.2314235）。 之后我对《医学年鉴》进行了更深入的了解，发现它并非水刊，发文量和被引数都相当可观，于是就决定了这个目标。 接着我检索了之前就有些关注的血液指标，发现它与抑郁症之间的关系还没有被充分研究过，这可是一个不错的研究方向，嘿嘿。
🔷 GBD 协作者数据的优势 GBD 协作者（Collaborator）是由 IHME 官方认证的研究机构/团队，拥有提前获取数据的权限，且可访问更细粒度字段（如特定省份的亚人群分层、疾病亚型归因数据）。 此外，协作者数据与普通公开数据在数据深度、应用场景和科研价值上存在显著差异。 📊 GBD协作者数据 VS 普通公开数据 维度 GBD 协作者数据 普通公开数据 数据完整性 包含更细尺度数据（subnational-level） 以国家/地区为最小单元 更新频率 实时或阶段性更新（如提交报告数据） 按年发布固定周期数据包（如GBD年报） 变量维度 包含未公开的社会经济指标、环境暴露因子等 标准核心六大指标如…
顶级期刊青睐的数据库，高分文章跑不掉！ 今天为大家简单介绍一篇IF=8.2，北大学者用GBD数据库写的一篇文章，逻辑清晰、主题明确，简简单单就上了SCI！ 标题：The incidence of asthma attributable to temperature variability: An ecological study based on 1990-2019 GBD data 👉本文结合全球疾病负担（GBD）数据库和TerraClimate气象数据集，采用两步法分析了哮喘发病率与气候变化的关系，为制定针对气候变化和哮喘的公共卫生政策和干预措施提供了重要的参考依据。 🎯统计方法 研究员们采用两步法分析气候变化与哮喘发病率关系。 首先，通过广义线性混合模型识别关键气候变量，然后用广义加性回归模型进一步分析高温变异性对哮喘发病率的影响。 研究中充分调整了多个潜在影响因素，包括年龄、性别、地理位置、社会经济指数、O3、PM2.5和气象因素（最高温度、土壤湿度、降水量、风速）等，进行了亚组分析。 在预测未来哮喘发病率时，利用CMIP6数据预估变化范围，通过模拟不同纬度和社会经济途径下的气候数据，进行多次迭代，以评估哮喘发病率的可能变化趋势。 最后经过研究员的预测显示，SSP126至SSP585情景下哮喘发病率显著上升，尤其纬度在60度以上的地区。由于温室气体排放恶化，SSP585情景下2050年后哮喘发病率可能会加速。到2100年，纬度60°以上地区的哮喘发病率可能会增加5倍以上。但在SSP370情景下，2080年代纬度60°以上地区哮喘发病率开始下降。…
很多小伙伴在没有临床数据、没有实验验证条件下想做Meta，又担心自己的Meta过于简单！ 好好好~那就推荐大家了解一下基于机器学习的Meta分析，如果你还不知道基于机器学习的Meta分析是什么？可以在本账号内搜索 了解哦，之前小编都有介绍到✔ 当然，只理解概念不清楚怎么写是不是你也会困扰的一个问题❓ 所以今天教大家如何搜索基于机器学习的Meta分析文章 检索式👇 (“machine learning”[Title/Abstract] OR “deep learning”[Title/Abstract] OR “neural network”[Title/Abstract]) AND (“meta-analysis”[Title/Abstract] OR “systematic review”[Title/Abstract]) 今天要分享的学员就是学习基于机器学习的Meta分析成功发表文章的案例 ✔接收期刊：Brain and Behavior 📉IF=2.6；中科院3区SCI 📍发文方法：基于机器学习的Meta分析
医学生在学习、科研与临床实践的道路上，往往面临诸多挑战。幸运的是，丰富多样的数字化工具能够成为大家的得力助手，助力大家攻克难关。下面就为大家介绍医学生专属“作业帮”：这些工具比亲导师还靠谱！🥳 🔷 1 文献检索三剑客：PubMed、WOS、知网/万方 🔷 2 教材白嫖指南：LibGen + Z-Library 🔷 3 临床指南哪里找？UpToDate 🔷 4 用药查询：用药助手 + Medscape 新闻与观点栏：在这里我们可以根据科室分类，快速了解到领域内新研究、新发展！药物与疾病栏：在搜索版块可以查询药物、疾病、病例分享、临床指南等信息；在工具版块可以找到一些常用的工具，如药丸识别码，能帮我们快速查询药物详细信息。教育栏目：有很多大佬在这里分享医学专业知识，我们可以在这个版块观看课程、回答相关问题，了解新观点、新知和巩固旧知。视频栏目：提供了海量高质量医学视频。医学生多从这里的看视频，绝对比那些从各个途径收集来的远古视频素材，学到更多知识。 🔷 5 名校课程免费学：B站 + 网易公开课
有很多医学研究生不知道该怎么规划读研的三年，今天给大家整理了研一、研二、研三每个学期要做的准备，导师都嘎嘎称赞！ ✅研一：修学分+住院医师规范化培训+公共课+研究生课题+执业医师 ✅研二：专业课+规培课+撰写小论文+研究生开题+规培课+社会实践 ✅研三：专科培训+秋招+博士套磁+毕业论文+规培考+博士复试 专硕研究生三年的时间安排相对紧张，要上课学习，又要参加临床规培，还要抽出时间做科研，所以大家可以找一些讨巧的发文方式，建议学习Meta分析。 Meta分析是一种研究方法，它通过整合多个独立研究的结果来得出更可靠、更全面的结论。简单来说，就是把已经发表的很多相关文章中的数据进行汇总和分析，从而得到一个更准确的答案。 👉从短期目标来看，Meta分析不做实验、无需收集数据，是快速发SCI论文的捷径。对于科研能力差或者急需一篇SCI的专硕生来说，Meta分析是一个性价比很高的选择。 👉而且，学习Meta分析会锻炼你的文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作、SCI选刊投稿等科研能力，也是为你以后科研做铺垫。 如果你真的想通过Meta分析发SCI的话，建议你找一个专业的老师系统地学习，这样即不怕导师没时间教，又能少走很多弯路，保证自己的学习效果，及时完成学习目标。 Meta分析有多简单，七步速成技巧！ 不会的？按这步骤来↓ 第一步：选题 第二步：确定纳入/排除的标准 第三步：文献检索 第四步：选择研究 第五步：文献质量评价 第六步：提取数据 第七步：数据分析和结果解释
📚 文献标题： 《A Causal Effect of Serum 25(OH)D Level on Appendicular Muscle Mass: Evidence From NHANES Data and Mendelian Randomization Analyses》 期刊：Journal of Cachexia, Sarcopenia…
什么是生信分析 “生信分析” 是“生物信息学分析”（Bioinformatics Analysis）的简称，属于统计学分析与生物基因学的交叉学科，主要关注使用计算机科学、数学和统计学方法来解析生物数据，特别是与分子生物学相关的数据。 近年来，随着高通量测序技术（如 RNA-seq、ChIP-seq、Whole Genome Sequencing 等）的迅猛发展，生物信息学在生物医学研究、药物发现、精准医疗等方面扮演着越来越重要的角色。 注：高通量技术 ① 转录组测序技术（RNA sequencing，RNA-seq）通过高通量测序技术进行测序分析，反映出 mRNA、smallRNA、noncodingRNA 等某些表达水平，应用于单细胞基因表达/蛋白质表达/RNA结构的分析。 ② 染色质免疫共沉淀技术（Chromatin Immunoprecipitation，ChIP）研究体内蛋白质与 DNA 相互作用的有力工具，常用于转录因子结合位点或组蛋白修饰位点的研究，研究体内蛋白质与 DNA 的相互作用，检测与转录调控相关的 DNA 区段。 ③…