⭕️文献标题 Role of oxidative balance score in staging and mortality risk of cardiovascular-kidney-metabolic syndrome: Insights from traditional and machine learning approaches ⭕️研究背景 心血管-肾脏-代谢综合征（CKM）是一种系统性进展性疾病，涉及肥胖、糖尿病、慢性肾病和心血管疾病的复杂交互。氧化应激是CKM病理机制的核心，但如何量化其整体影响仍不明确。本研究首次引入氧化平衡评分（OBS），结合抗氧化与促氧化因子，探讨其在CKM分期及死亡风险中的作用，并利用机器学习模型优化预测。 ⭕️统计过程亮点 数据来源：基于NHANES（1999-2018）的2.1万例样本，通过多重填补处理缺失值。…
纯生信到底还能不能发呢？或许还是有机会的！ 💡试试这些切入点 一、创新点挖掘方向 1. 数据来源创新 多数据库整合：如同时分析TCGA、GEO、ICGC等多个数据库的数据，增加样本量和结论普适性。 非传统数据集：如利用单细胞测序数据、表观组学数据或影像组学数据（如病理切片图像分析），结合深度学习模型（如GoogleNet）提取新特征。 案例： 一篇研究葡萄膜黑色素瘤的论文，结合TCGA的全幻灯片图像（WSIs）和RNA-seq数据，用深度学习模型预测患者预后，并发现在组织病理学图像中新的预后指标。 2. 分析方法创新 算法改进：如优化现有算法（如CIBERSORT免疫浸润分析）或引入新方法（如深度学习、网络药理学）。 多组学整合：结合转录组、蛋白质组、代谢组数据，构建多组学调控网络。 案例： 通过整合多组学数据，发现乳腺癌中MRE11基因的表达与预后的关系，并揭示不同免疫信号的激活导致预后异质性。 3. 生物学问题创新 前沿热点追踪：关注最新研究动态，如肿瘤微环境、免疫逃逸机制、基因编辑技术等。 临床转化结合：将生信分析结果与临床数据（如患者生存时间、治疗反应）结合，提出潜在治疗靶点。 案例： 研究同义突变的生物学意义，发现同义突变通过影响基因表达参与肿瘤发生，为精准医疗提供新视角。 纯挖掘数据库的生信学员接收 ✔接收期刊： Frontiers in…
大火的生信分析是什么？对医学生真的很重要吗？很多宝宝希望能系统介绍下，今天就给大家分享一些入门生信分析前，必须要清楚的知识。 生信分析能做什么？对医学生为什么重要？ 生信分析可以用来做很多事情，包括获取数据、清洗数据、分析数据、可视化数据等。可以帮助我们了解数据，发现数据中隐藏的规律，并且能够对数据进行有效的分析。 想象一下，实验室产生了成千上万的数据，例如基因序列、蛋白质结构、细胞表达数据等，单靠人工处理根本不可能。 生信分析通过计算机和算法，可以快速处理这些数据，找出其中的规律和异常，比如识别出与某些疾病相关的基因突变，预测药物靶点，或者理解不同细胞在某种疾病状态下的行为变化。 所以，学习生信分析不仅仅是为了快速发表一篇SCI，生信分析是我们科研中不可或缺的工具。 医学生如何快速入门生信分析？ 不得不说科研的各种研究套路都有其相通之处，即使不是生信专业，我们从应用生信的角度入手，用对了方法，下足了功夫，也能轻松在算时间内入门生信分析。 生信学习分道和术的学习两方面。 关于道，生信分析的模块概括成4部分： ①表达差异 ②聚类分析 ③交互网络 ④临床意义 至于术的学习，主要是掌握生信分析的基本操作方法。生信分析包括数据库和软件编程。 大火的生信分析是什么？对医学生真的很重要吗？ 很多宝宝希望能系统介绍下，今天就给大家分享一些入门生信分析前，必须要清楚的知识。 ① 何为生信分析？ 生信分析是科学家们利用生物信息学技术定位和研究基因组中的生物标志物，并对其进行功能分析的一门学科。 生信分析的主要任务是利用生物信息学方法对生物数据进行分析，以提取有用的信息，帮助人们理解生物体的结构和功能。 生信分析包括对 DNA、RNA 和蛋白质序列 的分析，以及对…
Day 5！ 第5天任务：完成文章写作+投稿 Table和Figure都已经完成啦 后面就是写作 写作实际上是最简单的啦哈哈哈～ 根据我们的《框架写作法》理清思路后 嘎嘎一顿狂写 写出一篇高质量的文章不在话下～ 今天刚好轮到值班 就直接把电脑带去了科室啦 疯狂输出写作！ 其实昨天跑结果花的时间较少 多余的时间已经把材料方法和结果部分都搞定了 今天将剩余部分补充完整就可以啦～ 按照我们之前挑战的经验来说 一般1天能写完初稿， 然后再1天完成模块化写作、翻译、润色以及投稿准备 嘻嘻因为今天值班，直接熬个大夜把它搞完～ 写完后将跑出来的图片和结果放进文章里， 然后根据我目标期刊的要求调整格式就好啦~ 写完了就调整调整格式然后把文章发给大老板最后Double check 挑战5天完成一篇NHANES，挑战成功！！！
🌍 研究背景 癌症是全球重大公共卫生挑战，而早发癌症（15-49岁）近年显著增加，对个人、家庭和社会造成沉重负担。联合国可持续发展目标（SDG 3.4）呼吁降低非传染性疾病过早死亡率，但早发癌症的异质性和区域差异仍需深入分析。本研究基于全球疾病负担（GBD2021）数据，系统评估33种早发癌症的疾病负担及趋势，揭示社会经济（SDI）、性别和区域差异。 📊 关键统计过程 1. 数据来源：GBD 2021数据集（覆盖204个国家，2012-2021年）。 2. 指标计算：发病率、死亡率、DALY（伤残调整寿命年）及年估计百分比变化（EAPC）。 3. 分层分析：按SDI（社会人口指数）五分位、性别、癌症类型分组。 4. 趋势评估：EAPC量化时间变化，Spearman相关分析SDI与疾病负担关联。 统计亮点： – EAPC公式：EAPC = 100×(e^β−1)，反映年均变化率。 – 分层逻辑：通过SDI分组揭示经济水平对癌症负担的影响。 🔑 关键结果 1.…
主打一个不学复杂的生信知识，能看懂文章花里胡哨的图。 6种常见生信图速记笔记： 生信是一个交叉学科，涉及到生物、化学、计算机科学、信息工程、数学、统计学等，听起来是如此的复杂和庞大 ！！！ 但是初学者也不要害怕，你需要明白的是，你不需要什么都会。 站在医学生的角度，你就把它当作一项加分技能来学习，就像英语，够用就行！ 【生信套路】 →找介个数据集 →绘制技术路线图 →数据集评估（箱线图/PCA图/UMAP图/三线表） →差异表达分析（热图/火山图/韦恩图） →差异基因富集分析（差异基因联合log FC-柱状图/弦图/圈图/气泡图；单纯差异—气泡图/柱状图/网络图/三线表 →交互网络构建（PPI网络/hubgene网络）
Day 4！ 第4天任务：完成Table和Figure部分 前期花了3天时间将数据已经提取、清洗好啦 现在的任务就是做出Table和Figure～ 在具体操作之前呢，肯定要再去看文献啦 模仿文献一步一步来就好啦 常规NHANES文章就是需要下面这些Table和Figure， 当然，我们也会看到有很多文章会有一些其他的处理 比如加上了机器学习呀 本质上还是这个思路 只不过在暴露的选择、分析方法会有一些差异 万事开头难，我们就先学会这种最简单的思路 后面我们慢慢学习和挑战别的~ 我们进行了提取和总结 Figure 1：研究人群——-数据来源过程（流程图） 对数据处理的过程进行简单的可视化呈现 Table 1：基线资料表—–人群基本信息描述 对比两组之间的基线资料的差异 Table 2：回归分析—X与Y之间有无关系（3个模型） 根据纳入的协变量构建3个不同的模型以评估暴露和结局之间的关系的是否稳健 Figure…
如果你很会做手术，那今天整理了一些手术方向发Meta文章的切入点，快快把你的手术经验转化为实打实的科研成果❗ 临床和科研并驾齐驱，选择切入点的建议 临床需求优先：聚焦争议大、证据不足的问题（如“是否所有早期乳腺癌均需腋窝淋巴结清扫？”）。 数据可行性：确保有足够数量的同质化研究（如一般至少5篇RCT或观察性研究）。 创新性与价值：优先选择填补指南空白或影响临床实践决策的方向（如新型止血材料对减少二次手术率的效果）。 通过明确研究问题、系统检索文献、严格质量评价及合理分析，Meta分析可为手术决策提供更高级别的循证依据。 挖掘手术方向的Meta学员接收 ✔接收期刊：BMJ Open 📉IF=2.4；中科院3区期刊 📍发文方法：Meta分析 手术技术与相关研究 一、手术技术/方法的比较 ⚠ 微创手术 vs 传统开放手术 ⚠ 不同术式的效果对比 ⚠ 新技术/设备的应用评价 二、手术相关并发症的干预措施 ⚠ 预防策略的有效性 ⚠…
现在医学科研有两大类人群，一类是一定要做实验的，一类是没有任何实验条件的。针对没有任何实验条件的人如何发文章？ 在网上可以搜到一大堆方法，比如我封面列出的：医学综述、Meta分析、临床研究、生信分析…… 还有人问：这些方法哪种最好发，最容易发高分？ 其实没人能回答这个问题，因为没有人可以保证某种方法一定可以发文章，只能回答：可以选到有临床意义的选题且分析结果比较理想。而且没有什么人做过的，才会好发。 任何一种发文方法就像小马过河，总有人说好发，有人说不好发。因为任何方法都会有人选不到题、分析结果不理想、被别人抢先发表、文章质量与自己期刊要求严重不匹配，直接被秒拒…… 自己不去探索，不去学习，就永远都是零基础，永远都不知道哪种方法适合自己，开始去做往往是最重要的。 我自己也是从0开始过来的，如果你不知道自己该学什么，真心建议医学科研入门首选Meta分析！ 有人还会纠结，写综述呢还是写Meta分析？ 可以很明确的告诉你，如果你是大佬，写综述没问题，如果你是学术渣渣，想要发表一篇还不错的综述，难度很大！ 因为综述涉及对某一专题、领域的研究成果进行全面、系统的整理和分析，作者往往需要具备较强的研究能力和文献分析能力。 你想一个还未入门科研的人，短时间内对某个领域的理解能有多深呢？ 当然你身边肯定有发表综述的师兄师姐，但对于大多数0基础小白来说，入门科研还是推荐选择难度更小的Meta分析！ 这里还需要提醒：一定要了解清楚学校的毕业要求，看看已经毕业的师兄师姐的小论文都发的什么。有的学校可能发Meta分析不能用于毕业，那你有必要再学习临床研究和生信分析。 但无论是什么情况，只要你目前是科研小白，学Meta分析都是适合的，因为学完Meta分析的一整套流程，像文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作等科研技能你都能练习到，对于以后的科研是一个很好的打底！ Meta分析入门学习指南 第一阶段：理论奠基 第二阶段：7步完成一篇Meta分析 明确 PICO 要素 PICO 要素 —— 人群 (Population)、干预…
Day 3! Day3任务：数据下载＋数据清洗 任何一个公开数据库最费时费力的就是数据清洗了 我打算用R来实现，比stata方便很多 前期我就把所有的数据都下载好啦（非老大劲了） 现在主要的目标就是进行数据清洗 去我们下载好的数据中用R将所需要的数据提取出来 但在跑代码之前我们得知道自己需要哪些数据， 不然就算下载好的数据摆在我面前也无从下手～ 主要有三个方面： 重点关注的指标X（HRR），关注的疾病（心血管疾病，Y），还有一些协变量（Z）， 具体需要哪些协变量可以根据目标期刊里既往所发表的文献中筛选获得 并不是所有的协变量都需考虑进去，言之有理即可～ 我这篇文章主要包括以下协变量： 年龄、性别、种族、教育程度、家庭收入与贫困比(PIR)、咖啡因摄入、总能量摄入、体重指数(BMI)、腰围、吸烟状态、饮酒状态、糖尿病、高血压和高脂血症。 因为之前比较熟悉这个代码啦，所以提数据的时候很easy～ 用代码提啊提，用半天的时间就搞完了 不过有些数据还是要做的细致一点的～ 比如说高血压看起来只有是和否，但实际上定义有很多： 目前正在口服降压药或血压大于140/90mmHg，其中血压值是由受过培训的人员连续测量三个血压读数，并计算这三个读数的血压平均值。那么也就意味着，需要提取更多的数据来综合组成这个协变量 工程还是很浩大滴！毕竟一区二区的文章也不是风刮来的 但做多了也就熟练啦～ 猛猛一顿筛选就搞定！ 只要数据清晰了，后面的一切都好说，没什么复杂和困难的，…