我观察到deepseek在文献综述的检索与撰写方面展现出显著优势: 1. 文献综述功能 可智能提取主题关键词辅助文献检索。 精准定位特定年份区间内的高相关度文献。 自动生成包含研究背景、理论基础等模块的完整大纲。 对单篇文献进行结构化摘要，涵盖研究问题、方法论及研究发现。 实现多篇文献的横向对比分析，包括研究内容、学术贡献及方法异同。 整合多源文献生成逻辑连贯的综述内容。 协助撰写开篇引言与总结段落，突出研究价值、成果、局限及未来方向。 提供规范的文献引用格式生成服务。 2. 论文写作全流程支持 提供创新性选题方向指导。 制定包含各章节要点的论文框架。 推荐适配的研究理论及相关资料。 筛选支持论点的优质参考文献。 协助撰写规范的致谢部分。 智能识别并精简冗余内容。 系统梳理研究方法的应用局限。 提供标题缩写方案及优化建议。 实现专业学术文本的中英互译。 提供创新性研究视角。 深入评估研究方法的科学性与数据可靠性。 辅助论文降重（通过核心观点提取与扩展重构）。…
第2-3天的主要任务：认识数据库+明确协变量+提取数据 经过前几期的挑战， 对NHANES数据库已经有了一定的了解， 这个数据库的优点就在于比较简单、方便， 使我们可以快速验证自己的选题， 疯狂冲锋冲锋～ 协变量一般是看目标文献和期刊来选择， 阅读了大量文献后发现， 大家协变量的挑选都大差不差， 和我之前挑战里选的也非常相似， 所以直接搬用之前那些，稍作修改就可以啦！ 主要需要整理好Excel表格， 表格中应包括指标X、关注的疾病Y以及协变量， 列出他们在论文中的变量名， NHANES中的变量信息， 明确选择哪几个周期， 这样在下载数据的时候就可以事半功倍， 接下来就是数据的下载部分了！ 在前期我们已经将所有周期的所有数据都下载到本地了， 根据先前罗列的Excel表格， 库库一顿提取就完事～ 只要数据清晰了，后面的一切都好说，没什么复杂和困难的， 重点就是选题（选择指标和idea）+数据提取 这就是我花了很多的时间进行初步检索确定目标期刊、选题的意义 千万不要一来就闷头开跑，…
⭕️文章标题 Age at menopause and cognitive function and decline among middle-aged and older women in the China Health and Retirement Longitudinal Study, 2011–2018 ⭕️研究背景 在中国，女性痴呆症的发病率高于男性，但性别特异性风险因素的研究相对较少。既往研究表明，雌激素可能通过支持神经传导、脑血流和生长因子调节来保护女性免受痴呆症的影响，而绝经会导致雌激素水平急剧下降，从而可能影响大脑功能并导致认知衰退。然而，关于绝经年龄与认知功能之间关系的研究结果并不一致。本研究旨在通过中国健康与退休纵向研究（CHARLS）的数据，探讨绝经年龄对中老年女性认知功能及其衰退的影响。…
在临床研究中，选择恰当的设计方案是确保研究结果准确、可靠和可重复的关键。 不同类型的临床研究设计各有其特点和适用范围。 你了解临床研究的类型吗？ 什么是 1️⃣描述性研究？ 2️⃣横断面研究？ 3️⃣病例对照研究？ 4️⃣队列研究？ 5️⃣随机对照研究？ 队列是特定的研究人群，是具有某个（或某些）特质的、未发生研究疾病的一群人。 根据研究对象是否接触过某种特定的物质或具备某种待研究的状态或特征（暴露），可以根据研究对象的自然暴露状态分成暴露组与非暴露组或者不同的暴露水平组，随访观察段时间后，比较不同暴露组或者暴露水平下某种健康状态（或结局）的发生情况与差别，以推断暴露与结局之间可能存在的关联及关联强度。 特点： 随机对照研究 随机对照研究（Randomized Controlled Trial, RCT）是评估干预措施效果的金标准。 RCT通过随机分配研究对象到实验组或对照组，实施不同的干预措施，观察并记录各组的效果差异，从而评估干预措施的效果。 RCT具有内部和外部有效性高、结果可靠、可比性和可重复性好等优点，广泛应用于医学研究及其他领域。然而，RCT也存在实施难度大、成本高等局限性，并在某些情况下可能引发伦理争议。 特点： 队列是特定的研究人群，是具有某个（或某些）特质的、未发生研究疾病的一群人。 根据研究对象是否接触过某种特定的物质或具备某种待研究的状态或特征（暴露），可以根据研究对象的自然暴露状态分成暴露组与非暴露组或者不同的暴露水平组，随访观察段时间后，比较不同暴露组或者暴露水平下某种健康状态（或结局）的发生情况与差别，以推断暴露与结局之间可能存在的关联及关联强度。 特点： 随机对照研究 随机对照研究（Randomized…
📚 文献标题 Specific Macronutrient Clusters Associated with Lower Mortality Risk: Evidence from NHANES 1999–2018《特定宏量营养素组合与低死亡风险：来自NHANES 1999-2018的证据》 研究背景 过去的研究大多聚焦单一宏量营养素（如蛋白质、脂肪、碳水）与死亡率的关系，但结果常矛盾。比如： 高碳水可能增加心血管风险，但极低碳水又与死亡风险上升有关。 蛋白质的“优先摄入假说”提出人类倾向优先满足蛋白质需求，但具体影响仍需验证。 研究创新点 🌟 采用三维立方体法，将三大宏量营养素的能量占比组合为24种模式，分析哪种组合更“长寿”！ 关键统计方法 三维立方体分类 按蛋白质、脂肪、碳水的能量占比（50%、25%、12.5%阈值）逐层细分，最终形成24种组合。…
Meta发展这么久了，为什么还有人说Meta过时了呢❓ 真的是大大的误会！可能是因为你还没有搞懂Meta分析到底是什么，所以今天小编好好给大家说说为什么Meta分析不会过时👇 1️⃣Meta分析作为循证医学金字塔的顶尖，具有不可撼动的重要地位和价值。它能够整合和分析多个研究结果，从而提供更加可靠和全面的证据。在医学和其他科学领域，证据的质量是至关重要的，而Meta分析正是一种提高证据质量的有效手段。 这就意味着只要有源源不断的研究结果产生，那么就可以利用Meta分析来进行总结，并提高证据质量！ 2️⃣Meta能解决研究争议，指明方向，通过对同一课题的多项研究结果进行系统性评价和总结，发现单个研究中存在的不确定性，考察研究间异质性的来源，并对有争议甚至相互矛盾的研究结果得出一个较为明确的结论。 这就意味着如果你的研究领域有新的争议出现，那么就可以利用Meta分析来进行讨论和评价！ 所以，Meta不仅不会过时，它还是与时俱进的❗ 也不要对Meta有低价值研究的刻板印象❗ 就比如今天要分享的学员就是做的Meta分析最终成功发表在了护理顶刊上面，一区TOP👇 ✔接收期刊：INTERNATIONAL JOURNAL OF NURSING STUDIES 📉IF=7.5；中科院1区TOP期刊 📍发文方法：网状Meta分析
生信是一个交叉学科， 囊括的范围非常广，就像物理也分经典力学、电磁学、热力学和量子力学等等，生信也有比较多的分类。 以分子生物学为例，生信至少可以分为基因组、转录组、蛋白组、修饰组、代谢组、微生物组几类，而且这些类别下还能根据技术的不同进一步细分。 而不同的分类使用的分析方法可能差别很大，所以学习生信不能用系统性的学习方法，需要找到小领域由小及大。 医学生日常接触到的生信实际上是狭义的生信，属于生信的医学分支，大部分医学生接触的都是分子生物学的部分，比如基因组和转录组。那么在搞清楚这个从属关系后，我们再说回生信的本质就会很好理解了。 生信分析本质上其实就是从大数据中找结论的过程。核心是生物数据，然后在数据的基础上进行统计描述和推断以及可视化。数据本身决定了分析最终的宏观质量，就像骨架直接决定了一个人的体型。 ❓如何从一个具体场景切入生信分析学习，笔记用户一篇文献的思路演示给你，内容较长，单次看不完的话建议收藏，你的收藏也是对我内容产出的鼓励~ 写这篇笔记的初衷是，发现身边有太多人兴致勃勃学生信然后光速放弃，像极了《从入门到入土》。因此，想讲一讲自己对生信的认识，并告诉大家不要尝试系统性地学习生信，而应该放在具体场景中学方法、解决具体的问题。 我会尽量以大白话向大家分享生信入门的海涝概念，并结合一些具体的文献进行演示生信分析的基本过程套路，内容较长，单次看不完的记得收藏，你的收藏是对我内容产出的鼓励~ 一、医学常说的生信指的是什么？ 以“生信”作为关键词搜索的姐妹，想必对生信的含义其实是很模糊的，认为花里胡哨的各种复杂统计图做出来的研究都可以统称为生信（狗头）。 看官方的解释呢又发现真的很“官方”，生信是利用数学、统计学、计算机科学等学科知识解决生物学问题的学科。这个教科书般的定义确实准确而严谨，但是真的听君一席话，胜听一席话。 为什么很多人学不进去？ 很多初学者连什么是生信都没搞清楚，就开始跟着网上的教程学R和Python，甚至Linux。学了半年感觉怎么都切入不了正题，没有成就感只能光速放弃。 其实说到底，生信就是一个交叉学科，囊括的范围非常广，就像物理也分经典力学、电磁学、热力学和量子力学等，生信也有比较多的分类。 以分子生物学为例，生信至少可以分为： 而且这些类别下面还能根据技术的不同进一步细分。不同的分类使用的分析方法可能差别很大，所以学习生信不能用系统性的学习方法，需要找到小领域由小及大。 医学生常接触的生信其实只是生信的一部分 医学生日常接触到的生信实际上是狭义的生信，属于生信的医学分支，大部分医学生接触的都是分子生物学的部分，比如基因组和转录组。 搞清楚从属关系，我们再回看生信的本质就会更好理解了。 生信分析的本质其实就是从大数据中找结论的过程。核心是生物数据，然后在数据的基础上进行统计描述和推断以及可视化。 数据本身决定了分析最终的宏观质量，就像骨架直接决定了一个人的体型。所以生信的分类也是和数据的类型相关联的，生物数据大体可以分为： 医学生常说的生信分析其实就是在基因数据上做统计 所以你会常听到基因组学生信、转录组学生信甚至多组学生信（几种组学联合）。 有了数据，下一步就是统计分析，这个步骤其实就是对数据进行统计描述和统计推断的操作。在一大堆不可读的数据中尝试找到有生物学意义的结果，相当于在骨架上增加了肌肉，让结果更丰满了。…
想要文章发到手软，最快的方法就是追热点。尤其是生信分析，最讲究速度，既要拼思路拼技术，又要拼手速！ 给大家整理了生信分析5大热点方向！给出的文章都是高性价比、生信占比高、发文周期短的示例文献，都很有阅读的价值，有你感兴趣的方向，建议下载来精读！😎 想要文章发到手软，最快的方法就是追热点。尤其是生信分析，最讲究速度，既要拼思路拼技术，又要拼手速！ 为大家整理了近期生信热门发文方向，个个都是高性价、好复现的热点，你会pick哪一个呢？ 1️⃣ 乳酸化修饰 ✅ IF=7.7分，99%生信+qPCR验证，39天接收 📌 题目： 乳酸化相关基因标记作为急性心肌梗死早期诊断的新生物标志物的鉴定 📌 研究思路： ✅ IF=6.1分，乳酸化实验表征+单细胞分析+预后分析+基因表达验证 📌 题目： 用多维方法来揭示结直肠癌预后和治疗情况中乳酸化相关特征的复杂性 2️⃣ 网络毒理学 ✅ IF=6.2分，网络毒理学+机器学习，99%生信+qPCR验证 📌 题目： 通过生物信息学和机器学习鉴定靶向关键OP相关基因的内分泌干扰物…
NHANES数据库更新新的数据啦， 想做的师弟师妹们也可以跟着一起做起来。 最近对环境污染比较感兴趣， 打算发起一个新的挑战， 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+确定目标期刊和文献。 关于NHANES的介绍已经是老生常谈了， 这个公开数据库工作量特别大，涉及的指标也很多， 可以满足各个科室不同群体的需求， 而且检索发现，近几个月NHANES的发文量已超孟德尔， 操作步骤也和之前一样， 首先我对“NHANES”进行了检索， 截至目前已经发文5300多篇了，势头很猛！ 然后我检索了“NHANES and heavy metal”， 发文的质量还是非常不错滴，都是一二区的文章。 在看文献的过程中发现了一篇和我领域相同的文章， 这个期刊的影响因子、发文量、首次回复时间都很不错， 而且所采用的方法我都已经掌握了， 那就以这个期刊和文献为目标啦！ 目标文献是：Associations of urinary…
期刊推荐虽迟但到！今天推荐一本专门研究神经疾病流行病学的SCI期刊——Neuroepidemiology ⭕总体评价 NEUROEPIDEMIOLOGY是一本相对成熟的期刊，从2015年获得第一个影响因子开始，影响因子基本上逐年稳定上涨，整体影响因子比较稳定，是一本不错的期刊。 ⭕接收文章范围 有关神经系统疾病的病因、决定因素、分布、管理和预防的新见解的文章。 ⭕接收文章类型 原始研究文章、Meta、评论、特别感兴趣的系统评价、信件和方案类型的方法论文。 ⭕审稿时间 期刊官网显示首次决定时间为21天 🎉今天要分享的学员就是做的Meta分析最终成功发表在这本期刊上 ✔接收期刊：Neuroepidemiology 📉IF=3.2；中科院3区SCI 📍发文方法：Meta分析