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① 非常空白的热点：棕榈酰化 棕榈酰化（palmitoylation）是一种广泛存在于细胞中的可逆脂质修饰过程，涉及到棕榈酸（palmitic acid）通过酯基转移酶共价附着到蛋白质的半胱氨酸残基上。这个过程在细胞信号转导、蛋白质定位、膜蛋白的功能，以及免疫反应等方面起着重要作用。 超级混合分析结构框架如下： 详细思路步骤： ② 老瓶装新酒：肠道菌群联合细胞焦亡 了解的同学大概清楚，传统的肠道菌群联合免疫细胞/代谢物孟德尔随机化分析思路，已经烂大街了，没有抓住机会的朋友也无法再回到23年\24年。 今天如果你还想做肠道菌群方向（因为老板只让做这个）。或许可以这样创新：肠道菌群通过调控分子 A，从而调控细胞焦亡，促进结局 C 的发生发展。 将肠道菌群和细胞焦亡联系起来，彻底走基础方向的路线，可以和生信分析联系起来，有条件的话还可以补基础实验。 步骤： ③ 乳酸化 乳酸化（Lactylation）是一种蛋白质翻译后修饰，它通过乳酸分子与蛋白质上的氨基酸残基发生共价结合。乳酸化是一种相对较新的修饰，研究表明它可能在调节基因表达、细胞代谢和免疫反应中发挥重要作用。 可以看这篇生信文章：乳酸化+机器学习+预后模型+实验Lactate-related gene signatures as prognostic predictors and…

SEER数据库发文月报 时间范围：2025年3月29日 – 2025年4月29日 📊 期刊数据概览 SEER数据库本月发布SCI期刊计数 📈 国内学者占比友好 本月SEER数据库发文作者国籍分布： 本月SEER数据库全球发文165篇 高频率发表的SCI期刊包括： 🏆 SEER数据库友好期刊榜单 本月SEER发文总共165篇，被43本SCI期刊接收其中，发文4篇及以上的SCI期刊有5本： 期刊名称 发文数量 Scientific Reports 14 Discover Oncology 8 Translational Cancer…

临床预测模型与临床工作贴合紧密，相对于基础实验研究，临床预测模型上手并不难，只要了解其中的套路，在选题以及数据准备好（没有数据也可以挖掘公共数据库）的情况下，一周完成一篇预测模型的写作是可以实现的！ 因此，有不少年轻医生把临床预测模型当作发文章升职称的新途径，我自己学过并成功发表了一篇SCI，所以非常建议科研小白学！ 我个人的情况： 好，话不多说，进入今天分享的重点：我的省钱版的预测模型自学经历！ 一、多看文献，这一步非常重要。看多了自然了解预测模型套路。 1、结合文献实例，理解什么是预测模型，预测模型能干什么？有哪些套路？ 临床预测模型通俗点讲就是，利用患者的基本信息、实验室指标（血常规、血生化等等）、影像学特征、病理学特征等各种信息去预测患者的预后情况，术后并发症的发生情况，肿瘤病人的生存情况以及复发，症状的改善等等。 2、阅读文献有助于选题，灵感不是凭空来的，肚子里没货，你很难选到一个好的选题。 当你读过大量文献后，你对以下内容会有大概印象：预测模型文章的总体走向是啥，对整个套路的流程是什么样的，以及需要做什么样的结果。比如制图的文章，常规套路无非就是变量筛选、模型构建、模型评价。 怎么从文献多个角度去选题？ (1) 从文章标题拆 ① 关注人群如果文章研究的是老年人群，那么儿童、青壮年呢，是不是和老年人有什么不同，是不是也可以进行研究。 ② 关注结局人家研究的机制通气，那么需要气管切开的吗，不良预后呢，动脉瘤夹闭术后并发症（比如肺炎、败血症、尿路感染、动脉瘤再破裂、迟发性脑缺血等等），亦或者动脉瘤栓塞术后复发风险等等，是不是也可以用来做预测模型。 (2) 从研究方法上拆 ① 内部验证，外部验证角度。② 模型表现形式上。③ 筛选变量方法上。④ 从算法上讲。 (3) 从自变量上拆…

本人双非医学生，研一开始学习生信分析，已发表3篇生信SCI，累计影响因子10+，成功上岸读博，纯靠笨鸟先飞。奉劝各位医学生，真的要多积累自己的科研成果，没有SCI寸步难行🤣 1️⃣生信分析是什么？医学生要学到什么程度？ 生信分析，简单来说，就是基于测序数据进行分析的研究。无论是单细胞测序、全基因组测序，还是孟德尔随机化研究，只要涉及到对生物数据的处理和分析，都可以归为生信分析的范畴。 对于医学科研小白来说，可能会觉得生信分析是一个复杂而繁琐的过程，时常挣扎在“曲折道路我走不完，前途光明我看不见”的痛苦之中。但其实，对于医学生而言不是什么都学呀！ 很多人沉迷于“技术”，捧一本厚厚的编程书，从头到尾学习编程… 说到底，无论是生信也好还是R语言也好，本质都是一种工具。前者是帮助我们解决临床问题的工具，后者是帮我们实现分析的工具。 就好比英语是一种帮助我们更好交流的工具，大家学英语，也是为了日常的交流，而不是专门研究语言学，也不会将每个单词的来龙去脉搞清楚。 对于生信分析和R语言也是同理，会用即可，不必把所有涉及到的所有算法编程全部弄明白。 那现在的重点就在“用”这一个字上。用到哪里？用到你想解决的问题上，以你的需求为中心，学习相关的技能。 但是，首先要我们搞清楚生信都处理些什么问题。 这样才能迅速定位自己的问题，以便针对性地学习，而不是每一次都像无头苍蝇一样到处求助。 2️⃣生信分析能做什么？ 生信分析基本流程👇 单细胞测序，其实就是针对不同细胞亚群的研究，主要用于三个方面的研究： ① 图谱类研究：主要就是回答一个问题，你的研究样本，具体包含哪些细胞亚群，这些细胞亚群，有哪些特异性的分子，以及有哪些特异性的生物学功能。 ② 用于研究的发现阶段：主要发现与疾病相关的细胞亚群。 ③ 验证类研究：比如你通过其他手段，发现了一个关键分子与疾病的关系，那么你可以通过单细胞测序，看看这个关键分子在哪些细胞中表达，进而知道相关的细胞亚群与疾病的关系。后续再针对这个细胞亚群进行深入的研究。 而孟德尔随机化，用一句话来概括就是利用自然界中，随机分配的基因型对表型的影响，进一步推断某型对疾病的影响。

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！！！

女，临床医学专业，现已毕业1年。 在医学这条路上摸爬滚打多年，经历了专业学习、临床实习、规培轮转、科研等等，把我的经历分享出来，给大家参考参考！ 📘 本科阶段试错 1️⃣ 过于专注于课本知识 本科时，觉得只要把书本上的专业知识背熟就能学好医学，一门心思扎在理论学习里，天天泡图书馆啃教材，却很少去思考知识在临床中的实际应用。 比如学习诊断学，各种疾病的症状和体征倒背如流，但到了医院见习，面对真实患者却不知如何把理论和实际联系起来，问诊、查体都很生疏，才发现光懂理论远远不够。 2️⃣ 临床见习浅尝辄止 学校安排的临床见习，本是很好的接触临床的机会。可我那时候没重视，去医院见习就是跟着带教老师看看，很少主动参与。 像在外科见习手术时，只是站在旁边看，不敢主动去帮忙递器械、拉钩、缝针，错过了很多实操锻炼的机会。 而且见习结束后也不及时总结，导致每次见习收获都不大，白白浪费了宝贵的实践时光。 3️⃣ 社团活动与学业失衡 为了丰富大学生活，加入了好几个医学相关社团。本想锻炼人脉、能力，后来发现社团活动占用了太多时间。 有时候为了筹备活动，熬夜写策划、布置场地，结果第二天上课没精神，专业课也落下不少。 期末备考时，才发现自己因为社团活动耽误了太多学习时间，复习起来手忙脚乱，成绩也不理想。 🎓 研究生阶段试错 有了本科阶段的前车之鉴，读研时就没有那么多的问题，遇到唯一且大部分人都会有的难题： ⚖️ 临床与科研难平衡 我是专硕，读研期间既要参与临床规培，又要做科研。 一开始像大多数专硕生一样，把大量时间放在临床上，觉得临床＞科研。…

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 2：限制性回归样条–X与Y的剂量效应关系RCS结果呈现Table 3：亚组分析—敏感性分析看X与Y在不同组别（性别，年龄，患某种疾病等）关系是否依旧稳健存在，如果有差异，能否通过目前文献进行合理的解释 这就是NHANES文章的主要结果啦因为前期已经整理好了数据后面的分析实际上是非常简单的，选题和整理数据才是最费时间的，也是容易浮躁滴，方向对了，就一定能出成果。今日份挑战成功～