本文这项研究利用了美国国家健康和营养调查（NHANES）2007–2010年和2015-2018年的数据，探讨了血清 25-羟基维生素 D [25(OH)D] 浓度和体力活动 (PA) 状态与表型年龄 (PhenoAge) 之间的独立和综合关联。暴露：本研究的暴露变量包括两个主要因素：血清中的25-羟基维生素D（25(OH)D）浓度和体力活动（PA）状态。25(OH)D作为一种重要的维生素，与多种健康状况有关，包括骨骼健康、免疫功能和慢性病风险。体力活动则是公认的健康促进因素，能够影响心血管健康、代谢健康和整体寿命。结局：研究的主要结局是表型年龄加速，这是一个通过多种生化标志物综合评估得出的指标，用以衡量个体的生物学老化程度相对于其实际年龄的加速情况。这一结局指标能够反映个体的健康状态和慢性疾病风险，具有较高的临床和公共健康相关性。
今天给大家分享一篇在 2022年4月发表在《Circulation》（1区，IF=35.5）的文章。本文使用蛋白质组学和孟德尔随机化（MR）方法来识别心力衰竭（HF）的治疗靶点。暴露：本研究的暴露变量是90种心血管相关蛋白质的血浆水平。结局：研究的主要结局是心力衰竭的发生情况。
今天给大家分享一篇在 2023年1月发表在《Environ Health》（1区，IF=5.3）的文章。本文这项研究利用了美国国家健康和营养调查（NHANES）2013–2016年的数据，探讨了尿液双酚与非酒精性脂肪肝病 (NAFLD)之间的关系。暴露：本研究的暴露变量是尿液双酚的暴露。结局：研究的主要结局是非酒精性脂肪肝病的发生，是通过肝脏脂肪指数（HSI）来预测的。
进度汇报：近两日的重点任务是完成全文的撰写以及投稿的准备工作这两天的挑战核心在于写作的完成与投稿流程–翻译、润色、选刊写作本身，其实是整个过程中相对简单的环节一旦选题确定，我就在写材料的内容这部分内容基本是一样的内容的构建与MR差别不大唯一的差异可能在于GWAS（全基因组关联研究）数据的来源利用GBD数据库进行数据挖掘的方法学同样具有一定的相似性我们的观点是方法学的内容永远是最简单的在两天的时间内，我将完成初稿的撰写、文献的整合以及模板化内容的创作时间绰绰有余第一天，我就专注于“框架写作法”进行初稿的写作第二天，就是对文章进行润色、投稿，并按照目标杂志准备投稿然后给大boss看看写文章、做科研都离不开时间的积累在上班期间可以挤出一些小时间完善这部分的工作完全OK简单总结一下本次GBD的挑战：从GBD数据库下载某个疾病的相关数据通过代码跑出相关图片、表格进行不同层面的可视化展示“框架写作法”进行写作，2天时间戳戳有余1天时间完成初稿、添加文献、模板化内容写作1天时间进行润色、投稿文章都是靠时间堆积出来的，科研都是靠时间堆积起来的在上班期间可以挤出一些小时间完善这部分的工作完全OK写是写完了，给再仔细琢磨琢磨，给大boss看看如果没有大问题近期就按照目标期刊的要求去投稿啦简单总结一下本次GBD的挑战：从GBD数据库下载某个疾病的相关数据通过代码跑出相关图片、表格进行不同层面的可视化展示第1天：设定目标第2-3天：深入明确选题可行性和可操作性第4-5天：跑代码+跑出图表第6-7天：写作并准备投稿总之，思路是简单而且清晰的简单思路就能轻松实现高分文章 最近，一些师弟师妹经常私信我关于meta分析、NHANES以及肠道菌群MR等研究领域的问题，在这里统一回复一下我们拥有一整套行选题到投稿的高效、快速产出成果、发表文章的方案，欢迎私戳最后，我们下一次挑战再见！