第2天主要任务：数据库的认识NHANES数据库听名字就知道和我们的MIMIC、eICU 一样是一个公开数据库，但是这个数据库的比较特别的点在于数据获取相对来说比较的简单，也就是说能非常方便的就下载到原始数据，这对我们这些“临床牛马”来说是非常利好的。之前也尝试过搞MIMIC，数据量太大了，本地安装数据库装了很久都没装上，NHANES就没有这个烦恼，可以疯狂冲锋冲锋 利用公开数据库发文章，最重要的就是要知道数据库的数据组成，他有那些数据，才能知道我可以利用些什么样子的数据进行idea构思。NHANES是关于营养调查的健康和营养的信息，是一个横断面的调查。从网站上我们可以看到，数据内容是非常丰富的。里面有不同的年份，比如“2013-2014”，我们叫一个周期，因为NHANES每2年上传一次相关数据。每一个周期里面有很多数据，但是我们主要利用的是（Data, Documentation, Codebooks），里面是包括了人口统计学、饮食数据、体格检查、实验室数据、问卷调查和Limited Access Data，我们最常用的是前5个，Limited Access Data数据需要申请，需要的批准候才行。 点击进去后就可以看到Doc File和Data File，我们可以通过Doc File刊这个数据集的一些基本介绍，点击Data File就能下载数据，然后利用R或者SPPS就能打开这个XPT的数据集文件因为后面也会用得到NHANES里面的数据， 所以我花了一些时间把所有的周期的所有数据全部下载完了哈哈哈，这个工作量还是很大的好啦，今天的分享就到这里啦！
医学生都来学！挑战5天Meta分析速成记，Day 1！做了很多孟德尔随机化相关的挑战，关注我们，跟着我们学习的人，都取得了不小的成绩，发表了属于自己的SCI。随着孟德尔随机化投稿难度加大，我们开始一些新的类型挑战，提高大家论文接收率！今天开始新的挑战！医学生学起来，尤其是还没有文章的。 第1天：收集信息。检索关键词：“Meta”,发文量、发表的杂志影响因子和分区都还不错,Human Vaccines & Immunotherapeutics（Q1,4.8）,Journal of Environmental Sciences(Q1,6.9)，仔细留意一下，把sort by调整成：publication date，最近出版的就是类似于Gene这样的分区可以的3-5分文章。说明Meta分析还是很有市场，都冲起来！总文章362662篇，每年都在增加，相当于每年都有4-5万篇的见刊量今年才见刊1万篇，还有30000篇的空间给大家发挥。就我看来和实际投稿，Meta分析的投稿难度是低于孟德尔随机化。尤其综述可以毕业的学校，Meta分析的性价比就比较高了，本科生有一篇二区以上Meta基本保研get。由于临床研究生时间紧迫，在有限的时间里阅读了大量的文献，却没有时间写一份质量上乘又会得到关注的综述性文章。现在跟着我的思路写起来吧除了检索信息，我还下载了10+近期Meta的范文，先精读，今天挑战就算开始啦！ ❤注释：挑战时间为非工作、考试/原定学习计划时间，所有步骤都是现想（大家可以模仿我的思路），非已有课题主打从0开始！好了，第一天的挑战就这样愉快地结束了！明天我们将进入更加精彩的环节！敬请期待哦！🎉
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 SiUrvey，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。随后去深入了解了这个杂志，不是水刊，发文量和被引数都还可以，那就他啦，然后有检索了我之前就有点关注的血液指标，发现他和抑郁的关系没有被写过，所以，嘿嘿，就他啦好啦，也欢迎大家围观和我一起探索NHANES数据库，也可以留下自己的研究方向一起评论区讨论哦
完成挑战！进度汇报：材料+讨论+介绍+模板化内容+投稿准备（翻译+润色+选刊）本次的主要内容是完成写作和进行投稿总体来讲，写作比较简单的，因为我已经摸透了“框架写作法了”，按照节奏一步一步进行就行通过AIGC工具帮助写作+自动添加引用文献+结构化语句添加+根据目标期刊润色+选刊推荐因为投稿得比较多了，所以在前期准备的时候就根据预期的期刊进行准备了，比如说图片的格式，写作的格式等等，所以投稿准备的难度不大一句话总结一下肠道菌群MR：肠道菌群MR就是高配版的双样本MR。无非就是数据量比较大，可以把肠道菌群的GWAS数据当成暴露、结局，或者是中介变量，然后我们只需要在mibiogen网站下载相关数据即可，当然因为数据量很大，需要进行数据的拆分，对设备有一定的要求。 写作：精读2-3篇选出的目标文献的肠道菌群MR论文，提取框架+充实内容+精修润色+成稿投稿。总而言之、言而总之，思路简单+核心代码=5分+，当然，想要冲击更高分的MR，那就需要处理一些本地数据了、选题也要更下功夫，我的这个挑战还是基于IEU的为了高分，冲锋，一起加油呀！！
最新！孟德尔随机化联合Meta一区6.6分！河南医科大学团队探究抑郁症和非酒精性脂肪性肝病关系中文标题：抑郁和NAFLD风险:一项荟萃分析和孟德尔式分析随机化研究 这篇论文的优点体现在以下几个方面：1. 研究主题的重要性：论文探讨了抑郁症与非酒精性脂肪肝病（NAFLD）之间的关系，这是两个在全球范围内具有高患病率的疾病。研究这一关系对于公共卫生和临床实践具有重要意义。2. 方法学的严谨性：研究采用了荟萃分析和孟德尔随机化（MR）分析两种方法。荟萃分析通过整合多项观察性研究的结果，提高了研究的统计能力和结论的可靠性。MR分析则利用遗传工具来探索因果关联，这种方法有助于减少观察性研究中的混杂因素和偏倚。3. 数据来源的广泛性：研究纳入了来自不同国家和地区的多项研究，涉及大量参与者，这有助于提高研究结果的普遍性和适用性。4. 结果的一致性：荟萃分析显示抑郁症与NAFLD风险增加之间存在显著相关性，而MR分析则没有发现基因预测的抑郁症与NAFLD风险之间的因果关系。这种结果的不一致性为进一步研究提供了新的方向。5. 研究局限性的明确：作者在讨论部分明确指出了研究的局限性，如纳入研究的数量不足、数据来源的地理局限性等，这显示了研究的透明度和对结果解释的谨慎态度。6. 临床意义的强调：研究不仅关注于疾病之间的关联，还强调了对抑郁症患者进行NAFLD风险评估的重要性，并提出了改善患者心理健康水平的建议，这有助于指导临床实践。7. 资金和数据可用性的声明：研究提供了资金来源的透明度，并声明了数据的可用性，这有助于其他研究者验证研究结果或进行后续研究。8. 作者贡献的明确：论文详细列出了每位作者的具体贡献，这有助于读者了解每位作者在研究中的作用，也体现了研究团队的合作精神。 综上所述，这篇论文在研究设计、数据分析、结果解释和临床应用等方面都表现出了专业和严谨的态度。
我的新挑战持续进行中~ 第2-3天了:工作重点都集中在选题和阅读范文上，不管做什么类型的研究、不管做那种类型的MR，我们都需要花大量的时间进行选题评价，所以我用了2天的时间来进行选题确定，就是为了避免出现做完了工作发现已经被别人写了？选题不合适？等情况 说到肠道菌群孟德尔随机化，其实它就是双样本MR的plus pro max版本！就是一个暴露对应一个结局，只不过我们现在的暴露换成了肠道菌群，那我我们进行模仿的时候主要的就是去替换结局，比如别人做的比如别人写了自身免疫性肝炎，我就在想能不能写自身免疫性脑炎呢？理解起来超简单的，代码也不难掌握。最大的挑战，就是数据处理啦！毕竟这么多细菌，那么他的GWAS数据肯定是非常庞大的，细菌的基因总数比我们人类自身的基因多150倍！面对这么大量的GWAS数据，我已经做好准备了！代码都备好了，我的目标期刊是Journal of Affective Disorders，所以我选了里面两篇相关的文章来参考，换个角度，换个结局，就是我的新选题啦！ 比如别人写了肝癌，我能不能试着写结直肠癌呢？当然这只是个例子啦！但确实在临床上确实有它的意义。然后把别人做过的疾病换个自己领域的疾病，就能写出一篇新文章，同时，我们也可以把肠道菌群看成中介变量，和中介MR联系起来，这样文章就更丰富了！ 当然啦，数据量大是我们跑结局的一个限制因素。但只要我们掌握多种MR的方法，并且加强代码和写作能力的练习，相信高分MR就在眼前啦！好啦，今天的分享就到这里啦！ 我的新挑战持续进行中~ 第2-3天了:工作重点都集中在选题和阅读范文上，不管做什么类型的研究、不管做那种类型的MR，我们都需要花大量的时间进行选题评价，所以我用了2天的时间来进行选题确定，就是为了避免出现做完了工作发现已经被别人写了？选题不合适？等情况 说到肠道菌群孟德尔随机化，其实它就是双样本MR的plus pro max版本！就是一个暴露对应一个结局，只不过我们现在的暴露换成了肠道菌群，那我我们进行模仿的时候主要的就是去替换结局，比如别人做的比如别人写了自身免疫性肝炎，我就在想能不能写自身免疫性脑炎呢？理解起来超简单的，代码也不难掌握。最大的挑战，就是数据处理啦！毕竟这么多细菌，那么他的GWAS数据肯定是非常庞大的，细菌的基因总数比我们人类自身的基因多150倍！面对这么大量的GWAS数据，我已经做好准备了！代码都备好了，我的目标期刊是Journal of Affective Disorders，所以我选了里面两篇相关的文章来参考，换个角度，换个结局，就是我的新选题啦！ 比如别人写了肝癌，我能不能试着写结直肠癌呢？当然这只是个例子啦！但确实在临床上确实有它的意义。然后把别人做过的疾病换个自己领域的疾病，就能写出一篇新文章，同时，我们也可以把肠道菌群看成中介变量，和中介MR联系起来，这样文章就更丰富了！ 当然啦，数据量大是我们跑结局的一个限制因素。但只要我们掌握多种MR的方法，并且加强代码和写作能力的练习，相信高分MR就在眼前啦！好啦，今天的分享就到这里啦！
挑战7天完成一篇肠道菌群MR，Day 1!哈喽医学生们！Ready to challenge？这次我们发起7天肠道菌群孟德尔随机化挑战！一起加油呀！ 第一天: 确定目标，初步检索！肠道菌群的MR研究非常火热，搜索“gut microbiota and Mendelian randomization”，发现高分杂志上的文章比比皆是，影响因子不差，不乏有很多一区高影响因子文章，发文数量也蹭蹭蹭，我也来发起挑战！所以我初步检索了肠道菌群，似乎在我的研究领域来说还是一篇蓝海，然后我挑选了一个比较友好的目标期刊，Journal of Affective Disorders，这个杂志是我们的老朋友啦，这可不是水刊哦，一区TOP而且进入杂志官网可以看到他的杂志目前中了61篇MR，妥妥的61篇MR，包括还有一些其他公开数据库的，说明杂志对MR文章还是比较友好的！可以冲锋所以，定下目标，我的目标期刊就是他啦！好啦，让我们一起探索肠道菌群MR，一起冲锋呀
在7天完成药靶孟德尔随机化SCI论文挑战的第4和第5天，分析工作变得异常艰难。由于设备性能不足，我在一家酒店找到了配备高性能显卡的电脑来运行代码，虽然这增加了成本，但也提高了工作效率，使我能同时处理多个任务，如帮助学员选题和设计课程海报。药靶孟德尔随机化的挑战已接近尾声。通过大量数据分析，我成功识别了效应基因，并发现撰写文章相对简单，主要是基于双样本方法。为了提高论文的发表概率，我计划补充SMR和共定位分析，尽管这需要额外的时间。我注意到，许多人在学习孟德尔随机化时感到迷茫，寻求资源，但当大家都在学习时，你可能已经落后。投入时间和金钱学习可能并不能保证你能够成功发表论文。因此，重要的是明确你的目标：是为了毕业还是其他目的？如果只是为了毕业，那么学习SCI写作技巧可能更为关键。我建议，对于想要快速发表论文的人来说，系统化地学习SCI论文写作比掌握各种方法学更为重要。我计划开设的课程将涵盖从文献阅读到论文写作的全过程，并包括孟德尔随机化、meta分析等多种方法学。在这两天内，我完成了蛋白提取工作，处理了4500多个工具蛋白和50000多个SNP，并成功进行了药靶孟德尔随机化分析，生成了森林图。大家在追求科研成就时，一定要保持清晰的目标和方法，以实现高效和成功。
挑战5天完成Meta分析，第5天，圆满收官！🎉 先来汇报一下今天的成果吧！我今天完成了Introduction部分的写作，添加了规范的引用（用的是EndnoteX9哦，最近似乎Endnote出现了小Bug,需要认证，当然2块钱就能解决，哈哈哈哈哈），还搞定了模块化部分的写作（包括伦理、致谢、利益冲突声明、作者贡献等），最后对整个文章进行了润色。看着自己的劳动成果，满满的成就感涌上心头！ 回顾一下这次挑战，其实一篇经典的Meta分析操作流程可以概括为以下几个步骤：1️⃣ 确定选题：这一步非常关键，需要初步检索相关文献，明确PICOS（研究对象、干预措施、对照措施、结局指标、研究类型）选择，从而确定检索策略。2️⃣ 文献筛选：在三个不同的数据库中进行检索，下载并筛选出符合目标的研究文献。这一步需要耐心和细心，因为文献的质量直接影响到后续的分析结果。3️⃣ 数据分析与图片制作：提取筛选出的文献中的数据，使用R语言进行数据分析，并评价文献的质量。然后，根据分析结果制作出相关的图片，直观地展示研究结果。4️⃣ 报告撰写：最后，就是根据PRISMA写作指导来完成Meta分析报告的撰写了。这一步需要按照一定的结构和格式来组织内容，确保报告的完整性和可读性。 以上步骤就是一篇Meta分析的基础流程啦！大家可以对照着我这几天分享的Meta研究思路去完成自己的论文哦！相信只要按照这个流程来操作，一定能够顺利完成一篇高质量的Meta分析论文！ 因为注册PROSPERO的注册需要一些，所以我暂时还没有投稿，希望审核可以搞快点。最后，我想说的是，这次挑战虽然结束了，但学习Meta分析的路还很长。希望大家都能够保持对知识的热情和好奇心，不断探索和学习新的方法和技能。加油哦