2025年生信发文的核心在于“经典套路升级+技术融合创新” 通过聚焦单基因深度挖掘、非肿瘤蓝海市场、表观遗传交叉领域 并充分利用AI与公共资源 研究者可在低成本下实现高效产出 建议结合自身数据积累 优先选择“数据+假设”双驱动的研究设计 以提升发表成功率 今天分享的学员就是做了生信分析最终成功发表SCI，一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：Frontiers in Cell and Developmental Biology 📉IF=4.6；中科院2/3区 📍发文方法：生信分析 🔬 单基因生信研究：经典套路的深度挖掘 核心逻辑 发表策略 🌊 非肿瘤疾病研究：蓝海市场突围 热点方向 数据集选择 🧬…
刷到一篇超级有趣的文章： 主要结论：在考虑了患者、手术、外科医生、麻醉师和医院特征后，该队列研究的结果表明，与男性外科医生治疗的患者相比，女性外科医生治疗的患者术后不良结局发生率较低，包括术后 90 天和 1 年死亡。这些发现进一步支持基于医生性别的患者结果差异，需要对根本原因和潜在解决方案进行更深入的研究。
文献标题： Combined assessment of stress hyperglycemia ratio and glycemic variability to predict all-cause mortality in critically ill patients with atherosclerotic cardiovascular diseases across different glucose…
如果你在 10 年前就认识了 NHANES 数据库，那你就能像他们一样，能发几十篇 SCI， Loprinzi PD 一共发了 58 篇！ 现在这样的机会又来了！就在前几天，NHANES 数据库更新了 2021 年 8 月~ 2023 年 8 月数据，新增 1.1 多万受访者数据，这意味着，新的选题涌现，旧选题新做，都是大量的机会！ 就在2025年5月5日 ，医学顶刊JAMA子刊《JAMA…
1.第一段–文章基本信息 文章题目：The association between different insulin resistance surrogates and all-cause mortality and cardiovascular mortality in patients with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease 中文标题：代谢功能障碍相关脂肪性肝病患者不同胰岛素抵抗替代物与全因死亡率和心血管死亡率之间的相关性 发表杂志：Cardiovascular Diabetology…
PICOS原则是医学研究的“方法论基石” 通过结构化框架确保研究的科学性、相关性和可重复性 从研究设计到文献检索，再到结果解读 它为研究者提供了清晰的指导路径 掌握PICOS原则，不仅能提升研究质量，还能高效整合证据 最终服务于临床决策与患者福祉 一次性讲清楚 PICOS 原则 1️⃣ PICOS 原则的起源与定义： 2️⃣ PICOS 原则的核心应用场景： ✅ 临床研究设计： ✅ 文献检索与筛选： ✅ 研究质量评估： 3️⃣ PICOS 原则在不同研究类型中的实践： 🔶…
规培日常流程与科研建议 规培，即住院医师规范化培训，可以理解为医学生在某家医院进行“实操练习”，要想成为一名医生，规培是绕不开的一环。 俗话说：纸上得来终觉浅，让医学生多些“实战”，规培不应该是学习的机会吗？可为什么有的规培生成了“免费牛马”，有的却能“打怪升级”？关键差异在于：是否用 SOP 把无序的工作变成有序的积累。 📌 基础准备篇 正所谓：工欲善其事，必先利其器。 准备一个轻便夹板，内含： ⏰ STEP1：晨间黄金30分钟 提前30分钟到岗，完成三件事： 这个习惯让我在早交班时总能第一时间回应主任提问。 ⏰ STEP2：新病人接收流程 👉 使用标准化问诊模板，涵盖主诉、现病史、既往史、过敏史、系统回顾五大模块，确保问诊全面且有条理。👉 同步推进多项工作：签署告知书、开具入院医嘱套餐（包含科室常规检查项目）、预约必要检查，提高收治效率。👉 首程病历采用“问题导向型”写作模式：明确主问题，列出鉴别诊断，制定处理计划，清晰呈现诊疗思路。👉 在流程检查表对应的床位处打勾，严格按照时间节点，确保 8 小时内完成首程病历，24 小时内完成入院记录。 ⏰ STEP3：日常查房管理…
你还在默默地用PPT画图吗？你了解过哪些作图网站吗？如果不了解下面这些作图网站，那你真的是存在很大的信息差了！因为这些矢量图真的非常好用，不仅提高画图效率，而且比自己画还好看。给正在疯狂赶论文的医学硕博生/科研人提供一些助力，减少画图带来的困扰。 1️⃣BioRender 一个功能强大、易用性高的在线科研绘图工具，涵盖免疫学、微生物学、神经科学等30多个生命科学领域，图标数量超过4万个，模板数量超过5000个；支持实验流程图、信号通路图、论文封面图等全场景绘制，模板符合CNS期刊规范。 2️⃣Hiplot 提供了丰富的图表类型，如: 散点图、线图、热图、柱状图、饼图、热力图、火山图、生存分析图等，满足科研数据可视化的各种需求。可以根据实验数据的特点，选择最适合的图表类型，以直观的方式展示数据的内在关系和模式。 3️⃣Flourish 提供了一个简单而高效的方式来将数据转化为生动、直观的图表。无需具备编程经验，只需上传电子表格数据(如Excel或CSV文件)，然后选择喜欢的模板，即可快速生成图表。 4️⃣Scidraw 专为科学写作插图提供素材。涵盖了多种生物模型及微观结构的矢量图形，包括实验动物(如果蝇、小鼠等)的解剖图，人体器官(如心脏、肝脏等)的剖面图，以及细胞结构(如细胞器、DNA双螺旋等)的详细图示。 5️⃣Figdraw 被称为“国内首个开放式在线绘图平台”，最近又发布了100多个原创模板。这些模板可以用于制作论文或课题标书中的机制图、模式图、流程图和通路图等。有了这些素材和模板，制作一张符合Nature要求的美图只需10分钟。 6️⃣Bioicons 是一个专注于为科学插图提供高质量矢量图标的免费开源网站，图标种类丰富，涵盖了细胞类型、分子结构、实验仪器、遗传学、生态学等多个主题。可调整图标的颜色、大小、形状等属性，以满足不同的设计需求。
小编早在一季度就提过，今年CHARLS数据库是开始极致卷的元年，二季度已经得到了验证！当前5月17号，2025年还未过半，CHARLS数据库发文量已经快超越2024年全年！更值得注意的是，越来哦越多的CHARLS研究发在中科院1区SCI，大家想做的，建议可以尽快开始了！今天给大家带来本月发在JAHA的一篇文章的解读，此研究由南昌大学第二附属医院团队完成。 ⭕️研究背景 心血管疾病（CVD）是全球主要健康负担，但传统肌少症检测方法复杂且昂贵。本研究首次利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，探索血清肌酐/胱抑素C比值（SI，肌少症指数）与CVD的关联，为简化风险预测提供新思路。 ⭕️关键统计分析过程（详见图2、3） 双重分析设计： 横断面分析（2015年数据）：Logistic回归分析SI与CVD的横断面关联。 纵向分析（2015-2018年随访）：Cox比例风险模型评估SI对CVD的预测价值。 多变量调整模型： 逐步调整年龄、性别、BMI、生活方式（吸烟/饮酒）、慢性病（高血压/糖尿病）等混杂因素。 限制性立方样条（RCS）： 灵活展示SI与CVD风险的剂量-反应关系，验证线性趋势（P非线性>0.05）。 亚组与敏感性分析： 按年龄、性别、BMI分层，排除肌少症患者和缺失数据，结果稳健性高。 ⭕️关键结果 低SI = 高CVD风险：SI最低四分位组（Q1）的CVD风险最高，Q4风险降低40%（HR=0.60, 95% CI 0.47-0.75）。 剂量-反应关系：SI每增加1个标准差，CVD风险降低18%（HR=0.82），中风风险降低26%。 亚组一致性：结果在老年、男性、超重人群中均显著，无交互作用（P>0.05）。 ⭕️结论 SI作为肌少症的血清标志物，能有效预测中老年人群CVD风险，且检测简便、成本低，适合临床推广。 ⭕️发文思维分享…