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
⭕文章研究背景 TAVR（经导管主动脉瓣置换术）是治疗严重主动脉瓣疾病的重要手段，但术后患者的血糖管理对预后影响尚不明确。传统指标如空腹血糖、HbA1c存在局限性，而新兴指标——HGI（血红蛋白糖化指数）、SHR（应激性高血糖比率）和GV（血糖变异性）能否更精准预测患者死亡风险？这篇研究首次通过MIMIC-IV探索了这一问题。 ⭕关键统计过程 ·数据来源： 使用MIMIC-IV数据库（3342例TAVR患者）和单中心数据（122例）进行外部验证 排除重复入院、数据缺失及血糖测量不足的患者 ·变量处理： 将HGI、SHR、GV按三分位数分组（Q1-Q3） 用随机森林插补处理缺失值（<10%） ·生存分析： Kaplan-Meier曲线比较不同组别30天/365天生存率。 多因素Cox回归模型（分三阶段调整混杂因素：人口学→并发症→实验室指标+用药）。 ·进阶分析： 限制性立方样条（RCS）探索非线性关系。 亚组分析（年龄、性别、BMI、合并症）和敏感性分析（剔除异常值、不同插补方法）。 ⭕关键结果 ·长期死亡率（365天）： 低HGI（Q2）风险↑48%（HR=1.48，P=0.025） 高SHR（Q3）风险↑63%（HR=1.63，P=0.006） 高GV（Q3）风险↑43%（HR=1.43，P=0.02） ·短期死亡率（30天）： 高SHR（Q3）**风险↑192%（HR=2.92，P=0.008） ·非线性关系： GV与死亡率呈“S型”曲线，阈值19.03%（P=0.015） ⭕简要结论…
别人已经做过的Meta分析，还能再做吗？ 大家在学习Meta分析的时候，都会有一个疑问：别人发过的Meta分析，做过的选题，我是不是不能做了？ 其实，我们是可以“抄”别人的选题，做更新类的Meta分析的！ 就比如下图的这几篇Meta分析，选题都有一个共同的主题：二型糖尿病患者，二甲双胍治疗与直肠癌的风险关联。从这几篇文献的发表时间来看，Meta分析是可以做更新的，做过的选题还能再做。同一个问题，不一样的Meta！ 什么样的Meta分析适合做更新？ 以下几条为参考标准： ① 时间距离 适合做更新的Meta分析通常自上次发表以来已有3年左右的时间，这样可以有足够的时间让相关的新研究出现，从而增加数据的广度和深度。 ② 文献数量 已发表的Meta分析中纳入的文献数量不宜过多，最好低于10篇。如果文献数量过多，更新后的分析结果可能与原结果一致，缺乏创新性。 ③ 结果的稳定性 如果原来的Meta分析结果显示结果比较稳定，更新后的分析结果与原结果相似的可能性就较高，这通常意味着需要进行更具创新性的更新。 ④ 分析的复杂性 如果原来的Meta分析做得比较单一，例如只有一个结局指标且没有进行亚组分析，那么更新时可以通过增加结局指标的数量或进行亚组分析等方式来增加创新性。 具体如何更新？ 以下干预试验Meta分析为例，展开说明。干预试验Meta分析的五要素是 PICOS： 如何创新性更新Meta分析？（PICOS五要素的应用） 1️⃣ 调整研究对象的范围（P的创新） 两种策略：扩大和缩小…
药学人们，准备好复试了吗？直接上复试干货👇 复试流程大致包括自我介绍+面试提问环节。前期准备需要把复试相关的科目知识点掌握，准备一套中文和英文的自由介绍，PubMed上寻找5篇你所报导师最近发表的文章，看懂摘要和大致内容即可，最好能熟悉药学领域的英文术语，以防万一临时让作文献阅读不至于手忙脚乱，毕竟这种情况也是有可能存在的。 另外，今天小编总结了研究生复试所可能遇到的问题，以及相应的回答话术。（详见图2-5） 今天要分享的学员就是药学方向做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