多组学实习期是护士职业发展的关键起点，有人从这时默默铺路，有人却被动等待安排。几年后再看，前者早已在临床、科研甚至管理岗崭露头角，后者仍在抱怨夜班辛苦、晋升无门。 原来，有太多的“差距”让各自的“差距”越来越大。 
信息差距 真正拉开实习生差距的，往往是信息差。当大部分实习生还在被动等待学校或医院安排学习任务时，已经有信息强者通过各种渠道获取前沿信息。 学习意识差距 决定实习质量的关键，往往不是成绩高低，而是学习意识的强弱。实习初期，多数人把精力放在完成基础操作上，机械地执行医嘱、配药、打针。而有学习意识的实习生早已明确职业目标，主动拓展学习边界。 临床实践差距 临床工作中，实习护士的实践表现差异显著。普通实习生常处于被动状态，等待老师安排任务，操作时紧张拘谨，缺乏应变能力。而优秀的实习生会主动争取实践机会，善于观察总结。 情商差距 高情商不是请客送礼，而是精准把握职场“隐性规则”。有的实习生晨交班时永远站在角落，而有人会提前十分钟到岗，帮夜班护士整理治疗车；面对带教老师的批评，前者低头沉默，后者会说：“老师，我记下了，我会多多练习的。” 背景差距 不可否认，家庭背景和社会关系在实习阶段也会产生影响。有行业内亲属或人脉资源的实习生，往往能获得更多优质实习机会和职业发展建议。他们可能更早了解到三甲医院的招聘信息、内部培训资源，甚至在职业规划上得到专业指导。 科研差距 在医疗行业快速发展的当下，科研能力已成为衡量护士专业水平的重要指标。但多数实习护士对科研望而生畏，认为那是高学历人才的 “专利”，实习期间只需做好临床工作。然而，具备科研思维的实习生早已悄然行动。 他们不会因做科研难就放弃发文章的想法，而是会曲线救国，寻找适合护士的发文方式，不需要做实验，收集文献就能发文章–Meta分析。 Meta分析（Meta-analysis）也被称为荟萃分析，是将多个研究目的相同的结果进行合并分析的统计学方法。简单说就是对文献的二次分析，它非常适合0基础科研小白学习。 因为Meta分析遵循严格的研究设计原则，包括明确研究目的、制定纳入排除标准、评估文献质量等，实习护士同样可以借此培养自己的科研思维和批判性分析能力，这对以后的科研非常有帮助。
挑战7天光速完成一篇GBD数据挖掘，Day 6-7! 完成挑战！ 进度汇报：全文框架写作法写作+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 写作真的是最简单的部分 在选题确定后实际上我就在写材料的内容 这部分内容基本是一样的 和MR一样可能不一样的也就是GWAS的来源 利用GBD数据库进行挖掘的方法学同样类似 “框架写作法”进行写作，2天时间戳戳有余 1天时间完成初稿、添加文献、模板化内容写作 1天时间进行润色、投稿 文章都是靠时间堆积出来的，科研都是靠时间堆积起来的 在上班期间可以挤出一些小时间完善这部分的工作完全OK 写是写完了，给再仔细琢磨琢磨，给大boss看看 如果没有大问题近期就按照目标期刊的要求去投稿啦 简单总结一下本次GBD的挑战： 从GBD数据库下载某个疾病的相关数据 通过代码跑出相关图片、表格进行不同层面的可视化展示 第1天：设定目标 第2-3天：深入明确选题可行性 第4-5天：跑代码+出图片 第6-7天：写作+等待投稿 总之，思路是简单而且清晰的…
照样挺直腰板猛猛学
【day1】一代测序/二代测序/基因芯片分别是什么？ 【day2】reads、count、fpkm、tpm是什么？ 【day3】拆解一篇文章彻底弄懂生信在做什么? 【day4】差异分析及结果解读，DESeq2/Limma如何选 【day5】GO富集与KEGG富集 【day6】PPI分子互作网络 【day7-day8】单因素COX分析与生存曲线 【day9-day10】机器学习之lasso回归 【day11-day12】机器学习之SVM 【day13-day14】预后模型与ROC曲线 【day15-day16】WGCNA分析 【day17-day18】免疫浸润分析 【day19-day20】GSEA与GSVA分析 【day21-day22】药物靶点及药物基因相关性 【day23-day24】基于肿瘤干性的预后模型 【day25-day26】基于免疫评分的预后模型 【day27-day28】基于生信湿实验之qRT-PCR 【day29-day30】基生信湿实验之Western blot 大家很少能看到这样的生信分析学习路径。 因为市面上大多数厉害的生信老师其实只讲“术”不讲“道”。 术就是具体的实操办法、操作流程。道就是从宏观角度去理解这个概念，理解这个过程。 通常的学习路径都会过度重视R语言的操作流程，而忽视了操作背后的逻辑与原理的学习。生信到底学的是什么呢？我们首先要理解生信是什么，以及理解我们要做什么？ 请记住R语言只是一个工具，我们学习的重点不应该是R语言！ 生信分析0基础入门，必备学习清单
挑战7天光速完成一篇GBD，Day 4-5! 进度汇报：跑代码+出图片 GBD的数据提取实际上是非常容易获得的 而且并不需要复杂的数据清洗 按照不同的需要在网站上面进行数据下载 下载的数据通过整理好的代码跑一遍就能获得所有的表格和图片 实际上，通过我们对GBD文章的解读 发现这有点儿像“描述性研究” 在不同水平（国家和地区）、不同性别（男女）等的描述以及可视化展示 文章的思路非常清晰 师弟师妹们如果要做类似的研究 非常的简单，换一个自己感兴趣的疾病很快就能上手 那有的师弟师妹们可能会问：我关注的疾病被别人写过了怎么办？ 这个问题很好解决， 我们在检索的过程中发现即使同样的疾病依然有多篇文章 –换地区：比如别人做了Global， 那我只关注中国？我关注亚洲？我关注金砖国家？这都是可以挖掘的点 –换人群：别人关注了全部人群，我只关注儿童？只关注老年？ –换时间：同样的主题，用不同年份的数据（2021年数据最近才更新） –换角度：相同年份同一个病种的数据也可以有多个角度 。。。。 所以说idea不会少，文章是写不完的 敲定选题后就一个图片、一个表格的跑代码 我的代码就跑完啦…
你知道吗今天我们来看看贝叶斯网络Meta分析与频率学Meta分析，它们是两种不同的网状Meta分析方法，两者均通过整合直接和间接证据，解决传统Meta分析无法比较多干预的问题，为临床决策提供更全面的证据支持。 
两者之间的区别 两者之间的基本定义、应用场景以及优势 频率学网络Meta分析 
定义 基于频率学派的统计推断框架，假设待估参数为固定值，通过最大化似然函数估计参数。利用直接比较（头对头试验）和间接比较（通过共同对照形成的网络关系），构建等级模型（如随机效应模型）处理研究间异质性，最终通过置信区间评估结果。 
技术特点 
应用场景 
案例 比较3种降压药疗效，多数干预对存在直接试验，需快速输出结果支持决策。 贝叶斯网络Meta分析 定义 将参数视为随机变量，结合先验分布（基于历史数据或专家知识）和观测数据，通过贝叶斯定理计算后验分布。利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法模拟参数概率分布，天然支持复杂模型和小样本推断。 技术特点 应用场景 案例 比较6种ALK抑制剂对肺癌脑转移患者的疗效，部分干预对缺乏直接试验，需结合先验信息推断。…
拆解一篇Meta分析范文，我直接震撼！ 哈喽，各位医学er们，今天分享一篇还不错的Meta分析文章。何以解忧，学术不休（不是）
这篇文章的好处就是，我们能同时看到二分类资料，与计量资料是如何进行Meta分析的。感兴趣的同学可以下载来精读！ 标题：Efficacy and safety of ciprofol versus propofol for anesthesia induction in adult patients received elective surgeries: a meta‑analysis 环丙酚与异丙酚对接受择期手术的成年患者麻醉诱导的疗效和安全性：一项荟萃分析 —— Meta分析总体框架——IMRaD结构 
Introduction（引言）…
学过的都说好哈哈~ 十九期师妹师弟陆续完成第一篇，部分开始第二篇选题~ 光速科研～课程满意度100%，学员持续产出文章~好评不断咱们团队几乎全年无休，争分夺秒带大家解决科研上的问题，做GBD的配图，charls数据库的开发，多组学的开发，帮助师妹整理一区的思路，也收到了许多对咱们团队的祝福，我们会继续加油~2025.4.18师妹师弟部分反馈: 第二十期开放报名中名额有限，先到先得近期经常有咨询的师妹师弟问我们会不会跑路？我想说的是第一期的师妹师弟也有问这个问题的，选择相信我们光速科研团队的都发表SCI了，同时已经接收500+天的持续服务啦~我们会持续优化我们的课程体系，增加服务内容，让光速科研团队成为医学科研培训（服务）的正规军~持续为咱们的师妹师弟提供优质的科研服务~早期报名的自动加入光速科研线上师门（终身制-创始会员）后续人多啦，这个福利就取消了（很快）
（喂饭版）这期干货很多，真的一次讲清楚12大信号通路，花点时间耐心看完！ 信号通路是什么？ 信号通路是指当细胞里要发生某种反应时，信号从细胞外到细胞内传递了一种信息，细胞要根据这种信息来做出反应的现象 信号通路其实就是分子信号不停传导，进入细胞的过程。每条信号通路都有自己的一个过程，每个信号通路之间，又有可能相互关联。 
信号通路是什么？ 信号通路是指当细胞里要发生某种反应时，信号从细胞外到细胞内传递了一种信息，细胞要根据这种信息来做出反应的现象。 信号通路其实就是分子信号不停传导、进入细胞的过程。每条信号通路都有自己的一套过程，每个信号通路之间又有可能相互关联。 1. MAPK信号通路 MAPK是一个家族蛋白的统称，最早被发现的是MAPK中的ERK1。MAPK通路调节细胞的生长、分化、对环境的应激适应、炎症反应等多种重要生理/病理过程。MAPK通路的基本组成是一种三级激酶模式，三种激酶能依次激活。 2. PI3K-AKT信号通路 PI3K具有丝氨酸/苏氨酸（Ser/Thr）激酶的活性，也具有磷脂酰肌醇激酶的活性。PI3K上游信号多为生长因子受体（如EGFR），引起二聚体构象改变而被激活。 PI3K/AKT在复杂的信号通路间相互联系，具有交通枢纽地位。并与抑癌基因、抑制细胞增殖、抑制mTOR活性有关。 AKT是其关键激酶，参与细胞增殖、凋亡等多种活动。 3. RTK相关信号通路 每类RTK对应一个家族的蛋白，每类RTK对应的生长因子也是一个家族的蛋白。RTKs与肿瘤的发生发展密切相关，目前抗肿瘤靶向药物几乎覆盖所有类型的RTKs，如EGFR、VEGFR等。 4. TGF-β超家族信号通路 TGF-β信号通路又称TGF-β/SMAD信号通路。SMAD是该通路的下游效应转录因子。 信号来源： 检测活性可通过检测TGF-β、其受体、SMAD或BMP。 功能强大，在早期胚胎发育、组织器官形成、免疫监控、组织修复、体内稳态平衡中作用重要。…
频率学网络Meta分析 定义 基于频率学派的统计推断框架，假设待估参数为固定值，通过最大化似然函数估计参数。利用直接比较（头对头试验）和间接比较（通过共同对照形成的网络关系），构建等级模型（如随机效应模型）处理研究间异质性，最终通过置信区间评估结果。 技术特点 依赖大数定律，需足够样本量支撑结果稳定性。结果以置信区间（如95% CI）表示，强调长期频率解释。 应用场景 案例 比较3种降压药疗效，多数干预对存在直接试验，需快速输出结果支持决策。 贝叶斯网络Meta分析 定义 将参数视为随机变量，结合先验分布（基于历史数据或专家知识）和观测数据，通过贝叶斯定理计算后验分布。利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法模拟参数概率分布，天然支持复杂模型和小样本推断。 技术特点 可灵活设定先验（如无信息先验、弱信息先验），尤其在数据稀疏时提升估计稳定性。结果以可信区间（如95% CrI）表示，直接反映参数的概率分布。 应用场景 案例 比较6种ALK抑制剂对肺癌脑转移患者的疗效，部分干预对缺乏直接试验，需结合先验信息推断。
怎么没人告诉我Meta分析得这么学！人生建议，学Meta分析顺序别搞反： 第一阶段：材料获取 ①理解什么是Meta分析，自己为什么学？（不知道为什么开始，往往很难坚持下去） ②看文献找到自己感兴趣的选题，并验证选题的可行性 ③选题非常重要，多花点时间没关系，自己经验不足可以招机构评估下 ④不要忘了注册 ⑤学习文献检索：如何确认文献检索词，各数据库如何搭建检索式，各数据库如何下载与保存 ⑥学习文献筛选：根据标题摘要对文献进行初筛、下载全文对文献进行复筛 第二阶段：数据分析 ①学习数据提取，根据选题提取所需数据 ②学习质量评价，针对纳入文献进行质量评价 ③学习统计分析数据操作（基于R或者STATA ④学习森林图、漏斗图、网状图等可视化图表数据解读 ⑤学习Meta分析文章框架，完成写作 ⑥定稿后进行翻译润色+降重 第三阶段：选刊投稿 ①学习SCI选刊投稿流程 ②锁定目标期刊，完成投稿 ③返修以及文章接收 
1 了解Meta分析是什么？ Meta分析（Meta-analysis）是用于比较和综合针对于同一科学问题研究结果的统计学方法，其结论是否有意义取决于纳入研究的质量，常用于系统综述中的定量合并分析。 与单个研究相比，通过整合所有相关研究，可更精准地估计医疗卫生保健的效果，并有利于探索各研究证据的一致性及研究间的差异性。而当多个研究结果不一致或都无统计学意义时，采用Meta分析可得到接近真实情况的统计分析结果。 Meta分析，尤其是综合高质量随机对照试验（RCT）的Meta分析，被视为循证医学的高级别证据，具有如下功能：…