医学生一起学起来，挑战7天完成一篇趋势性分析 Day 2! 今日进展： 继昨天确定了目标期刊和文献后 我对选定的主题进行了深入的评估，判断其可行性 选题是任何一个研究中最重要的一步 选对了就是事半功倍 选错了就是一切努力都可能白费 只要确定主题有研究价值 我们就能信心满满地攻克所有方法学难题 毕竟，“所有方法学都一定会被掌握” 而且“框架写作法”会快射上手成稿 接着，我下载并精读了几篇基于GBD趋势性分析的高分经典文献 发现结果展示部分大同小异 主要区别在于研究的疾病不同 写作风格和结构也有共通之处， 那么，我该重点分析哪些具体内容呢？ 通过阅读目标期刊的相关文献，我明确了需要完成的内容： –发病率和年均百分比变化(AAPCs) –患病率和AAPCs –DALYs率和AAPCs –全球发病率地图 –新病例数量变化 –发病率、患病率和DALYs率的趋势分析…
今天给大家推荐一个生信数据库👇 TWAS数据库是整合了GWAS（全基因组关联分析）和基于共同变异的表达图谱研究结果的数据库，旨在确定与表型相关的基因表达调控区域。这类数据库通过整合和分析大量的遗传变异、基因表达和表型数据，为研究者提供了探索基因和性状之间复杂关系的宝贵资源。其中，TWAS Atlas是一个典型的TWAS数据库，它整合了广泛文献中的TWAS发现，为研究者提供了一个强大的资源平台。 ⭕TWAS数据库的数据类型 TWAS数据库中的数据类型主要包括以下几种： 遗传变异数据：这类数据通常来自GWAS研究，包括单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失（InDel）等遗传变异信息。这些数据是TWAS分析的基础，用于识别与表型相关的遗传变异。 基因表达数据：基因表达数据通常来自RNA-seq、微阵列等高通量测序技术，用于测量不同组织或细胞中基因的表达水平。这些数据在TWAS中用于构建表达量数量性状位点（eQTL）模型，进而识别与遗传变异相关的基因表达变化。 表型数据：表型数据是指可观测的生物学性状或疾病状态信息。在TWAS中，表型数据用于与遗传变异和基因表达数据进行关联分析，以识别与特定性状或疾病相关的基因。 整合分析数据：TWAS数据库还包含整合分析数据，即将遗传变异、基因表达和表型数据进行综合分析后得到的结果。这些数据通常以特定基因与表型之间的关联形式呈现，为研究者提供了直接的生物学意义。 今天要分享的学员就是挖掘TWAS数据库，没有做实验验证成功发表的，一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：Turkish Journal of Gastroenterology 📉IF=1.4；中科院4区SCI 📍发文方法：生信分析 🔬研究方向：【胃肠肝病方向】
2024年，NHANES数据库一共更新了三波数据： 1️⃣ 7月31日，NHANES更新DNA甲基化数据 更新的数据来源于NHANES 1999-2000年和NHANES 2001-2002年两个周期内收集的血液样本中提取的DNA样本。 研究团队通过高通量测序技术，分析了这些样本中的DNA甲基化模式，这对于理解人体的表观遗传变化至关重要。 利用此次更新的数据，我们不仅可以验证现有的假设，揭示疾病的发生发展机制，评估个体健康状况以及制定预防策略，还可以探索新的关联。此外，由于NHANES数据库可以免费下载，这意味着我们可以节省大量时间和资源，直接投入到数据分析和结果解读中，从而加速研究的步伐。 2️⃣ 10月初，数据库再次更新！ 2021-2023年的人口统计数据、检查数据、实验室数据、问卷数据重磅来袭！ 💡 人口统计数据：包括人口统计变量和样本权重。💡 检查数据：包括血压、身体测量数据、肝脏超声瞬时弹性成像数据。💡 实验室数据：包括各类体液检查数据。还增加了一些新指标，例如Alpha-1-酸性糖蛋白、全血细胞计数及5分类差异、铁蛋白等。💡 问卷数据：包括各类有关生活方式、病史以及有害物质暴露的数据。 利用这些数据，可以尝试从以下几个方面进行研究： 3️⃣ 10月31日，NHANES数据库又更新了2021.8-2023.8新冠疫情期间的饮食数据！ 此次更新的数据，来源于2021年8月~2023年8月周期，是由移动检查中心（MEC）访问期间对参与者进行电话访谈所收集的饮食回忆信息。 利用这些数据我们可以：💡 探讨疫情期间人们的饮食行为（如饮食频率、食物种类、营养素摄入等）是否发生了显著变化。💡 探讨疫情期间，慢性病患者（如糖尿病、高血压等）的饮食管理变化及其对健康的影响。💡 研究不同饮食模式对免疫系统功能的影响，探讨如何通过饮食增强免疫力，以更好地应对COVID-19等感染性疾病。 所以，新的风口又已经出现，你当前的任务就两个：1️⃣…
全是学了立马能用的真本事，学会了至少为接下来的科研节约85%的时间~光速科研 开营第一天开始指导师妹选题，安装代码包跑代码解决bug.手把手教学、保姆式服务~不止带着选题、数据分析、写作，更教会师妹师弟选题、数据分析、光速写作~2025.1.02光速科研～第一节直播课后师妹师弟反馈～(远程指导手把手带教~) 选题、跑代码（分析）、写作、润色、投稿选刊、返修，全流程，手把手教学~光速科研~每个步骤都会手把手帮助师妹师弟，直到论文接收~今日可插班在课题组助教、代码助教指导下完成直播课学习~
前几天北大团队用网状Meta发1区，这又用剂量反应Meta发1区，果然掌握了顶刊密码！ 期刊：Clinical Gastroenterology and Hepatology，IF11.6，中科院1区Top ⭕️研究背景：炎症性肠病（IBD），包括克罗恩病（CD）和溃疡性结肠炎（UC），是一种慢性胃肠道炎症性疾病。近年来，IBD的发病率在全球范围内呈现上升趋势，尤其是在新兴工业化国家。抗生素是常用的药物之一，其使用量在过去几十年中显著增加。研究表明，抗生素可能通过改变肠道微生物群落结构，增加某些代谢和免疫疾病的风险，包括IBD。然而，关于抗生素暴露与IBD风险之间的关联，尤其是是否存在剂量-反应关系，目前的研究结果尚存争议。 ⭕️研究方法: ⭕️研究结果： 总体关联：抗生素暴露与新发IBD风险显著相关。基于处方数据的研究显示，抗生素暴露使IBD风险增加了41%（合并OR=1.41，95% CI: 1.29–1.53），而基于问卷调查的研究也显示抗生素暴露使IBD风险增加了35%（合并OR=1.35，95% CI: 1.08–1.68）。 亚组分析：抗生素暴露与IBD风险的关联在克罗恩病和溃疡性结肠炎中均存在，且在儿童和成人中均观察到类似的结果。对于处方数据的研究，抗生素暴露在生命早期（出生后第一年）或诊断前5年内均与IBD风险增加相关。 抗生素种类：大多数抗生素类别均与IBD风险增加有关，其中甲硝唑（OR=1.70，95% CI: 1.38–2.10）和喹诺酮类（OR=1.56，95% CI: 1.37–1.77）的风险估计值较高。 剂量-反应关系：抗生素处方数量与IBD风险之间存在正向非线性剂量-反应关系，即随着抗生素处方次数的增加，IBD风险呈非线性增长（P<0.001）。 文章总结：本研究通过对28项涉及153,027名IBD患者的研究进行系统评价和Meta分析，发现抗生素暴露与新发IBD风险之间存在显著关联，尤其在克罗恩病和溃疡性结肠炎中表现明显。抗生素暴露不仅在儿童和成人中均增加IBD风险，而且不同类型的抗生素（如甲硝唑和喹诺酮类）表现出更高的风险估计值。此外，研究还发现了抗生素处方数量与IBD风险之间的正向非线性剂量-反应关系。这些结果提示，抗生素的不当使用可能是IBD的一个潜在环境触发因素，加强抗生素管理（如抗生素 stewardship）可能有助于降低IBD的发病风险。
生信数据挖掘发表文章，从16年火爆开始，已经持续了近10年的时间，很多医学生或多或少都在文章中用到过生信分析。 今天小光就和还不了解生信分析的医学宝子们，简单说一说生信分析，以及目前生信发文的形势。 生信分析应用范围 生信分析可以应用于许多不同领域，包括基因组学、蛋白质组学、微生物学和医学研究。 它可以帮助大家更好地理解基因和蛋白质的功能，以及微生物群落的结构和功能，还可以用于临床研究，帮助医生们识别疾病的早期症状和治疗方案。 生信分析的分类 生信分析主要分为基因组学、蛋白组学、代谢组学和微生物组学。 生信分析在分析什么？ 简单来说，生信分析中有四大类分析：表达差异，聚类分析，交互网络，临床意义。 生信分析近年来发文趋势 近年来，大家都疯狂涌入生信分析赛道，导致生信类文章激增，审稿人也产生疲劳，诸如Bioengineered、Front Oncol这类以前对生信友好的期刊，也开始提高门槛，要求纯生信文章补充实验。 纯生信目前越来越难发，那么医学生还想发表生信SCI，该往哪些方向努力呢？ ①补充实验 例如补PCR、WB、免疫组化、细胞划痕等实验等 ②卷创新性 大部分审稿人对于那些做烂了的生信套路产生了疲劳，一般看到这种文章都是秒拒。所以要想得到期刊青睐，就要变着法的创新，大家不妨尝试结合一些新的科研热点来创造自己的优势。 ③趁早发文 结合热点进行数据分析已成为生信发文的风潮，热点越热、越新就越好发，但是一个热点的寿命很短，大家都抢热点，一年时间甚至可能大半年这个热点相关的文章就会爆炸性增长，再想发生信就更难了。所以你有了想法就赶紧冲！ 如果你想在2025年学习生信分析，发表一篇生信SCI，不知道如何快速抓住热点，那么你不妨了解一下光速医学的生信分析一对一指导，生信大佬为你定制教学内容，带你从0将一个全新生信选题落地，老师全程陪伴，无需担心走弯路。 生信数据挖掘发表文章，从16年火爆开始，已经持续了近10年的时间，很多医学生或多或少都在文章中用到过生信分析。 今天小光就和还不了解生信分析的医学宝子们，简单说一说生信分析，以及目前生信发文的形势。 1 生信分析应用范围 生信分析可以应用于许多不同领域，包括基因组学、蛋白质组学、微生物学和医学研究。它可以帮助大家更好地理解基因和蛋白质的功能，以及微生物群落的结构和功能，还可以用于临床研究，帮助医生们识别疾病的早期症状和治疗方案。…
公开数据库的挖掘太火热了 其中GBD数据库的挖掘又十分的火爆 那我就来挑战一篇GBD、一篇关于趋势性分析的GBD GBD数据库挖掘是目前的四大刊常客 经常出现在顶级期刊上面 这个数据库亮点就是：可视化 统计学简单、而数据可视化才是关键 自从上次挑战GBD数据库后 我通过检索又发现新增了很多篇文献 共同探索、共同进步，希望能增加几篇、也期待有所突破！ 这次我挑战的是全球疾病负担的趋势性分析（trend analysis） 重点是分析DALYs、发病率、患病率这些指标的变化趋势 分析过程中会用到Jointpoint软件 首先确定目标期刊 在检索文献的过程中，发现许多常见的疾病已有研究 经过深思熟虑过后终于确定给了方向 最终，我确定了一个相对来说不那么热门的疾病（也不限定领域了，哈哈） 我选择了BMC cancer作为我的目标期刊 虽然他属于肿瘤学领域2区期刊 但是之前BMC期刊的严谨性给我留下了深刻的印象 目标文献选的是2024年最新发表的文献（DOI: 10.1186/s12885-024-12480-7） 我们将使用最近2021年更新后的数据进行分析…
Meta分析作为一种文献二次研究，选题是非常重要的一环，那么我们应该如何进行Meta选题呢❓ 给大家总结几种方法👇 一、从临床实践出发 循证研究实践的最终目的是解决患者存在的问题，因此，我们可以迫切需要被解决的临床问题。 例如：观察到不同降压药物对高血压患者的疗效存在差异。可以进行Meta分析，对比不同降压药物在降低血压、减少心血管事件等方面的效果，为高血压患者提供更合理的用药建议。 二、结合文献阅读与专业思考 结构化与具体化问题：一个好的临床问题并不一定都是好的循证医学问题。循证医学问题需要在临床问题的基础上进一步提炼，将其具体化和结构化。例如，将宽泛的“脑卒中偏瘫患者功能锻炼方案”转化为具体的“虚拟情景互动训练是否可以改善脑卒中患者上肢运动功能”。 争议性选题：如果已有文献对某项干预措施的效果存在争议，即有的文献表明有用，有的则表明无用，那么该选题适合进行Meta分析，以合并所有原始研究的结果，得出最终结论。 三、利用PICOS原则选题 PICOS原则包括患者（Population）、干预（Intervention）、对照（Comparison）、结局（Outcome）和研究设计类型（Study design）。通过明确这五个要素，可以构建文献检索策略，了解有多少篇相关研究报道了感兴趣的结局，以及当前是否有Meta分析发表。 前瞻性选题：先构建PICOS五要素，再通过文献检索验证选题是否符合Meta分析选题的原则（如合理性、科学性、争议性、创新性）。 回顾性选题：从已有的PICOS中加以修改，获得创新性，变成新的选题。 o(*￣▽￣*)ブ一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：World Neurosurgery 📉IF=1.9；中科院4区SCI 📍发文方法：Meta分析 🔬研究方向：【神经病学方向】
👩⚕️做医生太难了，做一个好医生的代价太大了。 医生学习周期很长，要经历至少十年的专业学习才有做医生的资格，进阶之路也非常艰难，医生没有节假日都是常规操作。 在这种生存环境下，普通家庭出身医生的处境只会更加困难，医生起步初期并没有常人眼中的高收入，普通背景的医生要在医疗资源不强社会资源不足的前提下与别人在同样的赛道下赛跑，同时还要面对家庭经济压力。 👉但是身为一个普通家庭出身的女生，做医生已经是我平凡的认知里比较好的一条出路了，我一定要往死里努力，给自己这一路的颠沛流离画上一个完美的句号。 静下心来仔细想想，做医生无非就来两件事，临床和科研。前期以临床为主，高超的临床技术时在医院立足的资本，后期偏向科研，过硬的科研实力是晋升的竞争保障。 💥重点一：强临床 🟡重点关注临床思维和临床技能这两个方面。 🟡临床思维是指导医生诊断和治疗患者的行为逻辑，往往是在一些不经意的学习瞬间成长起来的。 🟡提升临床技能最好的办法不是别的，就是多练。 💥重点二：搞科研 🟡在前期可以先从简单的科研入手重点培养科研思维和科研技能，多读文献、及时整理研究热点是提高科研能力的基本操作。 🟡关键还是要多实践多发，一方面提高自己的SCI写作水平，另一方面多写才有机会多发。 🟡影响医生搞研究的主要原因还是空闲时间太少了，但也不是没有应对措施。 👉可以搞不需要做实验就能发SCI的科研，比如meta分析。简单来说meta分析就是对已发表文献的二次分析，可以简单的理解为它就是收集数据、分析数据、然后撰写报告。 💥发meta的关键在选题，而医生有先天的选题优势。医生可以从临床实践中发现问题、提出问题，并利用自己的专业知识和经验开展研究。 张雪峰说，医学这个专业投资时间周期非常长，家庭要是没有长期投入的心理准备，不要报医学。如果家里条件一般的话，真的不建议，它跟学费没关系……如果这个分数上到本博，可能会选，但是如果上不到本博的话，我一定不会去学医。 确实，现在一打开小红书，说到学医，基本都是劝退贴。不过这东西见仁见智，我始终还是认为医学行业没有到无路可退的地步，至少比起其他很多行业，医学已经算是前途光明。不管你是什么原因想学医，或者刚踏上这条漫长的求学路有诸多迷茫，我欣乐意告诉你一些方法。 1 临床基础知识学习篇 💡 看外文教材。平时我们看的都是中文教材，尤其是人卫、高教、人民军医出版社出版的一些专业书，大家应该都有体会，字是真的多，记忆要求也很大。在学有余力时，我们可以去接触一些外文教材，你会发现中西方教学方法的不同，特别是图解，外文教材简明清晰，对于记忆非常有帮助，比如解剖学的奈特图谱。 💡 地基打牢，把基础知识吃透。研究基础课程很有必要，比如局部解剖学，有人认为局部解剖学已经发展了几百年，对于它的了解已经很透彻，无需再去深究。但是，就是这样的情况下还是有人可以创新，可以利用这些“老知识”。我在实习的时候，有个医生提出肌膜层次的腹腔手术（具体蛮复杂的），就是利用基础知识实现了创新。所以，医学生的基础课程很重要，反复刷多少遍都不嫌多，即使上班后也应该再看看。 2 刻意培养临床思维…
这篇文章很有意思，纳入了观察性研究以及RCT，全程规范标准，值得学习！ ⭕️期刊：Alzheimer’s Research & Therapy，IF8.0，中科院1区 ⭕️研究背景：糖尿病，尤其是2型糖尿病（T2D），与痴呆症风险增加有关。抗糖尿病药物对降低痴呆症风险的效果尚不明确。为了评估不同抗糖尿病药物对痴呆症风险的影响，研究人员进行了网状Meta分析，比较了多种抗糖尿病药物在预防或减少痴呆症、阿尔茨海默病和血管性痴呆风险中的效果。研究旨在确定哪些抗糖尿病药物可能最有效地降低这些神经退行性疾病的风险，并为临床实践提供指导。 ⭕️研究方法 ⭕️研究结果： 痴呆症：相比非使用者，SGLT-2抑制剂(SGLT-2i)、GLP-1受体激动剂(GLP-1RA)、噻唑烷二酮类(TZD)和二甲双胍(Metformin)与较低的痴呆症风险相关。SUCRA评价显示，SGLT-2i (SUCRA: 94.5, 平均排名: 1.5) 和 GLP-1RA (SUCRA: 92.1, 平均排名: 1.8) 是最佳选择。 阿尔茨海默病：SGLT-2i (SUCRA: 94.9, 平均排名: 1.4)…