有人自学生信分析坚持下来了吗？？? 大家有没有试过自学生信，并且真的坚持到最后发一篇SCI啊？我自己每次都会心血来潮自学生信，但是很多次都是热乎劲儿一过就没有下文了，主要是入门困难，很难坚持。 不过今年不太一样了，碰到一个小契机，跟着大佬学，发现生信分析还是得有人带着学，自己学总是学不到点上…… 直接上我的学习清单： 一代测序/二代测序/基因芯片分别是什么？ reads、count、fpkm、tpm是什么？ 拆解一篇文章彻底弄懂生信在做什么? 差异分析及结果解读，DESeq2/Limma如何选 GO富集与KEGG富集 PPI分子互作网络 单因素COX分析与生存曲线 机器学习之lasso回归 机器学习之SVM 预后模型与ROC曲线 WGCNA分析 免疫浸润分析 GSEA与GSVA分析 药物靶点及药物基因相关性 基于肿瘤干性的预后模型 基于免疫评分的预后模型 基于生信湿实验之qRT-PCR 基生信湿实验之Western blot —— 我觉的特别重要的一点：…
大家都知道NHANES数据库适合各大内科，包含的疾病方向有很多，今天我们一起来看看痛风挖掘Nhanes的文章分享，学习一下已经发表的SCI文章检索策略也给大家准备好啦：(gout[Title/Abstract]) AND (nhanes[Title/Abstract]) ⭕例文1——氧化平衡评分与高尿酸血症和痛风的相关性：NHANES 2009-2018由 20 个饮食和生活方式因素得分组成的 OBS 作为暴露变量。应用多变量线性回归模型评估 OBS 与尿酸（UA）之间的关联。进行多变量逻辑回归、亚组分析和限制性三次样条（RCS）回归，以探讨 OBS 与高尿酸血症/痛风之间的关系。 ⭕例文2——三酰甘油葡萄糖指数与痛风的关系：基于 NHANES 2007-2018 的横断面分析探讨了 TyG 指数与痛风之间的关系。通过 t 检验对连续数据进行统计分析，通过卡方检验对分类数据进行统计分析，分析了人口统计学数据和潜在风险因素，并进行了比较。通过逻辑回归和亚组分析来检验 TyG 指数与痛风之间的关联。 ⭕例文3——美国中年和老年人中体重调整腰围指数与高尿酸血症和痛风的相关性：2007-2014 年…
大家有没有试过自学生信，并且真的坚持到最后发一篇SCI啊？我自己每次都会心血来潮自学生信，但是很多次都是热乎劲儿一过就没有下文了，主要是入门困难，很难坚持。 不过今年不太一样了，碰到一个小契机，跟着大佬学，发现生信分析还是得有人带着学，自己学总是学不到点上…… 直接上我的学习清单：一代测序/二代测序/基因芯片分别是什么？reads、count、fpkm、tpm是什么？拆解一篇文章彻底弄懂生信在做什么?差异分析及结果解读，DESeq2/Limma如何选GO富集与KEGG富集PPI分子互作网络单因素COX分析与生存曲线机器学习之lasso回归机器学习之SVM预后模型与ROC曲线WGCNA分析免疫浸润分析GSEA与GSVA分析药物靶点及药物基因相关性基于肿瘤干性的预后模型基于免疫评分的预后模型基于生信湿实验之qRT-PCR基生信湿实验之Western blot —— 我觉的特别重要的一点： 学习技能不要太老实，跟着生信大佬入门，比自己瞎琢磨强！ 一说到学习生信，很多人先买一本入门专业书，按部就班开始学习。 这样学没问题，但是速度太慢，效率也不高，不划算。 就像你学钓鱼，是先买一本书，学会怎么做鱼竿怎么穿鱼饵效率高呢，还是直接找身边擅长钓鱼的人，请他吃个饭，让他带你钓几次鱼效率高呢？ 而且你不仅学会了钓鱼，还能知道哪些池塘的鱼好钓。明白了吗？很多陌生的领域，其实都有别人现成的经验，根本不需要你从0开始自己总结。而这些经验往往是稀缺的，不流通的，仅靠书本知识很难学到。 老实人学东西很笨拙，因为他们全靠自己。聪明人学东西很快，因为他们擅于找资源，擅于给自己找圈子！ 难住大部分人的是身边没有大佬手把手带自己学，也没有合适的生信项目组能参与，太能理解了！我们作为科研小白，刚开始的学习资源只有导师这一亩三分地，如果导师忙，还真没人教！ 如果你也有这样的痛点，不妨自己主动找学习资源！现在只要你花点米，有很多大佬是可以从0带着你学！ 就像在统计之光学习生信分析的学员，老师带着他将一个全新的生信分析选题落地，一次吃透生信分析的底层逻辑，自己举一反三，再写一篇也是有可能的！
全是学了立马能用的真本事，学会了至少为接下来的科研节约85%的时间~光速科研 开营第一天开始指导师妹选题，安装代码包跑代码解决bug.手把手教学、保姆式服务~不止带着选题、数据分析、写作，更教会师妹师弟选题、数据分析、光速写作~2025.5.02光速科研～第一节直播课后师妹师弟反馈～(远程指导手把手带教~) 随意一节课，都可以帮助师妹师弟们提高十倍科研效率，学到新东西~ 选题、跑代码（分析）、写作、润色、投稿选刊、返修，全流程，手把手教学~光速科研~每个步骤都会手把手帮助师妹师弟，直到论文接收~今日可插班在课题组助教、代码助教指导下完成直播课学习~
Day3任务：数据提取与清洗。 前期我已经把所有的数据都下载好啦，现在主要的目标就是进行数据的提取清洗，我们用R将所需要的数据提取出来。 在第二天我们已经把所需要的数据的具体信息都整理好啦，这个表格对我们的数据提取至关重要～因为我做的是目标疾病的死亡率的预测模型，所以要考虑的主要有三个方面：目标疾病死亡的信息需要考虑的变量 因为之前以及熟悉过这个代码啦，所以提数据的时候很easy～用代码提啊提，很快就搞完了。需要花一点时间的地方就是数据的清洗，做预测模型和普通的NHANES在数据清洗部是一样的， 比如说高血压看起来只有是和否，但实际上需要依靠多个数据一起来定义：目前正在口服降压药 2）血压大于140/90mmHg（取平均值） 3）被医生告知有高血压工程还是很浩大滴！但做多了也就熟练啦～猛猛一顿筛选就搞定！ 整理好了数据以后，后面的分析实际上是非常简单的，选题才是最重要、最费时间的，也是最容易浮躁滴，静下来，方向对了，就一定能出成果。一起加油呀~
重庆团队NHANES结合网药发1区，思路少见⭐️文献标题：Dyslipidemia and aging: the non-linear association between atherogenic index of plasma (AIP) and aging acceleration ⭐️研究背景为什么关注AIP？传统生物年龄指标（如DNA甲基化年龄）成本高、操作复杂。而AIP（血浆动脉粥样硬化指数）作为血脂指标，公式简单（log10(TG/HDL-C)），已被证明与心血管疾病、糖尿病相关。但AIP能否预测衰老加速？此前尚无研究。本文利用美国NHANES数据库（4471人），首次探索AIP与表型年龄加速（PhenoAgeAccel）的非线性关系，并揭示胰岛素抵抗（HOMA-IR）的中介作用。 ⭐️关键统计过程（详见图2、3、4）1️⃣ 非线性关系分析：限制性立方样条（RCS）发现AIP与衰老加速呈“倒L型”关系，拐点为AIP=-0.043。分段回归：拐点前后β值分别为6.55和3.898，提示高AIP时关联减弱（可能因代偿机制）。2️⃣ 中介效应分析：HOMA-IR（胰岛素抵抗）介导了39.21%的AIP与衰老加速关联，强调代谢调控的重要性。3️⃣ 亚组分析：女性、糖尿病/高血压人群关联更强（β值高达3.6~4.9），提示精准干预方向。 ⭐️关键结果AIP升高显著加速衰老：AIP每增加1单位，衰老加速1.82年（β=1.82, P<0.0001）。Q4（最高AIP组）比Q1衰老加速1.58年（P<0.0001）。核心机制靶点：网络药理学筛选出INS、APOE、IL6等关键基因，涉及AMPK、FoxO等通路，为抗衰老药物开发提供靶点。 ⭐️简要结论✅ AIP是衰老加速的独立预测因子，尤其适用于女性及代谢异常人群。✅ 非线性分析+中介效应模型是探索复杂关联的利器，值得借鉴！…
CHARLS数据库是什么？ CHARLS（中国健康与养老追踪调查），江湖人称“查尔斯”，是北京大学搞的国家级大型追踪调查，专门记录45+中老年人的健康、经济、家庭关系等数据，用以分析我国人口老龄化问题，推动老龄化问题的跨学科研究。 四大核心优点： 发文情况在PubMed搜“CHARLS database”能检索到9000+篇文章 CHARLS数据库覆盖的疾病范围 ● 心血管内科：心血管疾病（冠心病、心脏病、心绞痛、充血性心力衰竭、中风）、高血压、CKM综合征 ● 呼吸内科：慢性阻塞性肺病、哮喘、肺部感染（肺炎、肺结核）、睡眠呼吸暂停综合症、肺功能下降、慢性支气管炎 ● 消化内科：肝胆疾病（脂肪肝、肝硬化、胆结石）、胃肠疾病（胃食管返流病、消化性溃疡、功能性胃肠病、炎症性肠病）、慢性胰腺炎、消化系统肿瘤（胃癌、结直肠癌、肝癌） ● 内分泌科：糖尿病及其相关疾病（2型糖尿病、糖尿病前期、糖尿病并发症）、甲状腺疾病（甲状腺功能异常、甲状腺结节）、代谢综合征及其组分（肥胖、血脂异常、高血压）、骨代谢疾病（骨质疏松症、维生素D缺乏） ● 肾内科：慢性肾脏病、终末期肾病、急性肾损伤、继发性肾脏疾病 ● 血液科：贫血相关疾病（缺铁性贫血、慢性病性贫血、营养性贫血）、血液系统恶性肿瘤（白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤）、出凝血疾病（血小板减少症、凝血功能异常）、骨髓增生异常（继发性骨髓异常） CHARLS数据库覆盖的疾病范围（续） ● 风湿免疫科：骨关节炎、类风湿性关节炎、痛风性关节炎、系统性红斑狼疮、干燥综合征、强直性脊柱炎、银屑病关节炎 ● 感染科：呼吸道感染（慢性支气管炎急性发作、肺炎）、消化系统感染（病毒性肝炎、幽门螺旋杆菌相关疾病）、慢性尿路感染、结核病、带状疱疹、胃肠道感染、肝炎、艾滋病 ● 普通外科：胃肠道疾病、肝胆疾病、乳腺疾病、甲状腺疾病、腺肿与良管疾病…
虽然最近医院很忙，但挑战不能停~第2天主要任务：提取数据前的准备 具体需要干的就是：阅读5-10篇NHANES预测模型的文章根据文章确定自己需要的变量整理变量的具体信息整理需要的数据公开数据库有很多，如MIMIC、eICU数据库等但是相较而言NHANES数据库的数据获取比较简单，而且我们已经将所有的数据都下载到了本地，大大缩短了我们提取数据的时间，对我们这些“临床打工人”来说是非常友好的！ 今天最主要的一步就是整理变量的信息，在动手前，我一般会花几十分钟时间，整体浏览一下这个数据库，对于什么样的数据在demo里，什么样的数据是在问卷里做到心中有数，有些实在找不到的变量，也可以去试试首页上的search variables。 变量信息整理好后，其实就完成了大半，接下来要做的就是把需要的xpt文件整理好就好啦～我们前期花了一些时间，把所有的周期的所有数据全部下载到本地啦，所以整理数据几分钟就能完成～ 好啦，今天的分享就到这里啦！
数据收集 1. 数据来源： 2. 变量选择： ● 主要变量： ● 协变量： 3. 数据清洗： 描述性统计 1. 基线特征： 关联性分析 1. 多变量线性回归模型： 分析AIP（作为连续变量和分类变量）与PhenoAgeAccel之间的关系，计算回归系数（β）和95%置信区间（CI）。 2. 非线性关系分析： 亚组分析与交互作用检验 1. 亚组分析： 2. 交互作用检验：…
组学简介 生物信息学中的“组学”是指以高通量、高灵敏度的实验技术为基础，系统性、全局性地获取并研究生物体在不同生命层次上所产生的大规模数据的交叉学科。 它强调的是在整体层面上对生物分子进行全面描绘，从而揭示生命活动的本质规律。随着技术的发展，组学研究已从传统的单一分子层次研究，拓展至多层次、多维度的系统生物学研究。 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。 1️⃣ 基因组学 基因组学（Genomics）是组学研究的基础，致力于揭示生物体全基因组DNA序列的组成、结构、功能及其变异与进化规律。它不仅包括对基因结构（如编码区、启动子等）的解析，还涉及对染色体变异（如CNV、SNP等）的识别、全基因组关联分析（GWAS）的开展，群体与比较基因组研究的拓展，以及新兴的单细胞基因组学的应用。 2️⃣ 转录组学 转录组学（Transcriptomics）则进一步从基因表达角度出发，研究在不同时问、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。 3️⃣ 蛋白质组学 蛋白质组学（Proteomics）作为连接基因与表型之间的重要桥梁，研究的是细胞、组织或机体中所有蛋白质的种类、表达水平、翻译后修饰（如磷酸化、乙酰化等）、亚细胞定位及相互作用网络（PPI），从而揭示蛋白质在不同生理或病理状态下的功能变化。 4️⃣ 代谢组学 代谢组学（Metabolomics）专注于研究小分子代谢产物的种类与含量，反映细胞当前的生理代谢状态。通过靶向与非靶向代谢分析、代谢流追踪与通路整合，代谢组学不仅可以用于疾病标志物筛选，还能揭示代谢途径的动态调控机制。 5️⃣ 表观基因组学 表观基因组学（Epigenomics）则研究不改变DNA序列本身但能调控基因表达的可逆性修饰，如DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质开放性（ATAC-seq、DNase-seq）和空间构象（如Hi-C）等。表观遗传的变化在细胞分化、肿瘤发生及环境适应等过程中扮演重要角色。 6️⃣ 微生物组学 微生物组学（Microbiomics）通过16S rRNA测序、宏基因组（Metagenomics）、宏转录组（Metatranscriptomics）及宏代谢组等手段，全面研究宿主或环境中微生物的组成、功能、代谢产物及其与宿主的相互作用，广泛应用于肠道健康、免疫调节和疾病诊断中。 7️⃣…