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《EYE》是专注于眼科学领域的学术期刊，致力于为国际眼科医生提供关于最新全球临床和实验室研究的高质量、学术严谨的文章。其核心目标是通过最新的临床和科学研究来推进眼科的科学和实践。 接收稿件类型： 《EYE》鼓励提交涵盖眼科各个方面的原创文章，包括研究论文、综述、病例报告等。 接收方向范围： 期刊的发文范围广泛，涵盖外眼病、眼部整形手术、眼眶和泪道疾病、眼表和角膜疾病、小儿眼科和斜视、青光眼、内科和外科视网膜、神经眼科、白内障和屈光手术、眼肿瘤学、眼科病理学、眼科遗传学等多个领域。 审稿周期： 根据期刊官网显示，EYE的审稿周期相对较快，一般稿件在首次决定前的中位数时间为16天左右。提交到接收天数（中位数）：128天左右。

医学生间歇性努力，只是一味在原地打转！成为一名真正厉害的医学生，从来不是靠三天打鱼两天晒网的努力就能实现的，而是持之以恒的专注与积累。他们从不会陷入“间歇性努力”的陷阱，而是有着稳定的节奏和坚定的态度，一步步攀登医学高峰。拒绝间歇性努力的医学生，往往具备以下特质： 目标明确，规划清晰厉害的医学生从不盲目学习，他们会制定长期和短期的目标，并将大目标分解为可执行的小任务。 稳定的学习节奏他们不会因为考试周临近才熬夜突击，而是将学习融入日常。即使在假期，也会主动参加学术讲座、阅读医学文献，让知识储备持续 “扩容”。 高效的时间管理厉害的医学生都是时间管理大师。他们会用四象限法则区分学习任务的优先级，将复杂的课程拆解成每日小目标。 同时，他们也懂得劳逸结合，学习 45 分钟后起身活动，通过冥想或拉伸快速恢复精力，避免因过度疲劳导致学习效率断崖式下跌。 持续的自我驱动厉害的医学生的学习动力源自内心，由内而外散发着学习热情，这样也使得他们总先人一步。 科学的复盘体系拒绝间歇性努力的医学生，善于从每次学习中总结经验。通过定期复盘，将零散的知识串联成系统的知识图谱，让学习效果呈螺旋式上升。 强大的执行力一旦制定学习计划，他们绝不会因 “状态不好” 而拖延。面对枯燥的医学统计课程，他们不会抱怨，而是主动寻找优质网课资源，跟着老师一步步推导公式；为了提升临床技能，他们会反复观看操作视频，在模拟实验室练习到每个动作形成肌肉记忆。 对于想在科研领域有所突破的医学生，也无需盲目跟风热门研究，而是根据自己的科研能力，选择适合自己的研究方法。 生信分析：它像英语一样的一门技术和手段，它可以帮你懂得如何利用大数据，如何分析自己的数据，如何利用别人的数据为自己添砖加瓦。适合有一定科研基础的同学。 临床回顾性研究：通过对已有病例资料或医疗记录进行回顾性分析，具有样本量大、数据丰富、研究周期短等优点，大部分专硕生会选择此研究方法。 Meta分析：就是文献的二次分析，相当于用别人的研究发自己的文章，相对实验类文章好发得多，很适合0基础小白入门科研。 并且学习Meta分析会锻炼你的文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作、SCI选刊投稿等科研能力！

医学生都来学，挑战5天完成一篇NHANES预测模型，Day 4！ Day4任务：跑出结果+完成中文稿前期花了3天时间已经将数据都整理好啦，现在的任务就是跑出图片和表格～在第2天我们已经大量阅读了相关的文献啦，模仿文献一步一步来就好了，常规NHANES预测模型的文章需要下面这些Table和Figure， 我进行了提取和总结Figure 1：流程图—数据来源过程及分析步骤Table 1：基线特征—训练集和验证集的基线特征Table 2：回归分析—单变量和多变量回归分析 Figure 2：LASSO 回归–选择风险因素Figure 3：Nomogram–列线图的构建 Figure 4-6：预测模型的验证–ROC曲线、校准曲线、DCA曲线 这就是NHANES预测模型文章的主要结果啦， 跑完数据后，我又根据我们的写作法把初稿整完啦，今天又是熬夜肝文章的一天～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，静下来，一步步踏实完成。今日份挑战成功～

有人自学生信分析坚持下来了吗？？? 大家有没有试过自学生信，并且真的坚持到最后发一篇SCI啊？我自己每次都会心血来潮自学生信，但是很多次都是热乎劲儿一过就没有下文了，主要是入门困难，很难坚持。 不过今年不太一样了，碰到一个小契机，跟着大佬学，发现生信分析还是得有人带着学，自己学总是学不到点上…… 直接上我的学习清单： 一代测序/二代测序/基因芯片分别是什么？ reads、count、fpkm、tpm是什么？ 拆解一篇文章彻底弄懂生信在做什么? 差异分析及结果解读，DESeq2/Limma如何选 GO富集与KEGG富集 PPI分子互作网络 单因素COX分析与生存曲线 机器学习之lasso回归 机器学习之SVM 预后模型与ROC曲线 WGCNA分析 免疫浸润分析 GSEA与GSVA分析 药物靶点及药物基因相关性 基于肿瘤干性的预后模型 基于免疫评分的预后模型 基于生信湿实验之qRT-PCR 基生信湿实验之Western blot —— 我觉的特别重要的一点：…

大家都知道NHANES数据库适合各大内科，包含的疾病方向有很多，今天我们一起来看看痛风挖掘Nhanes的文章分享，学习一下已经发表的SCI文章检索策略也给大家准备好啦：(gout[Title/Abstract]) AND (nhanes[Title/Abstract]) 例文1——氧化平衡评分与高尿酸血症和痛风的相关性：NHANES 2009-2018由 20 个饮食和生活方式因素得分组成的 OBS 作为暴露变量。应用多变量线性回归模型评估 OBS 与尿酸（UA）之间的关联。进行多变量逻辑回归、亚组分析和限制性三次样条（RCS）回归，以探讨 OBS 与高尿酸血症/痛风之间的关系。 例文2——三酰甘油葡萄糖指数与痛风的关系：基于 NHANES 2007-2018 的横断面分析探讨了 TyG 指数与痛风之间的关系。通过 t 检验对连续数据进行统计分析，通过卡方检验对分类数据进行统计分析，分析了人口统计学数据和潜在风险因素，并进行了比较。通过逻辑回归和亚组分析来检验 TyG 指数与痛风之间的关联。 例文3——美国中年和老年人中体重调整腰围指数与高尿酸血症和痛风的相关性：2007-2014 年…

大家有没有试过自学生信，并且真的坚持到最后发一篇SCI啊？我自己每次都会心血来潮自学生信，但是很多次都是热乎劲儿一过就没有下文了，主要是入门困难，很难坚持。 不过今年不太一样了，碰到一个小契机，跟着大佬学，发现生信分析还是得有人带着学，自己学总是学不到点上…… 直接上我的学习清单：一代测序/二代测序/基因芯片分别是什么？reads、count、fpkm、tpm是什么？拆解一篇文章彻底弄懂生信在做什么?差异分析及结果解读，DESeq2/Limma如何选GO富集与KEGG富集PPI分子互作网络单因素COX分析与生存曲线机器学习之lasso回归机器学习之SVM预后模型与ROC曲线WGCNA分析免疫浸润分析GSEA与GSVA分析药物靶点及药物基因相关性基于肿瘤干性的预后模型基于免疫评分的预后模型基于生信湿实验之qRT-PCR基生信湿实验之Western blot —— 我觉的特别重要的一点： 学习技能不要太老实，跟着生信大佬入门，比自己瞎琢磨强！ 一说到学习生信，很多人先买一本入门专业书，按部就班开始学习。 这样学没问题，但是速度太慢，效率也不高，不划算。 就像你学钓鱼，是先买一本书，学会怎么做鱼竿怎么穿鱼饵效率高呢，还是直接找身边擅长钓鱼的人，请他吃个饭，让他带你钓几次鱼效率高呢？ 而且你不仅学会了钓鱼，还能知道哪些池塘的鱼好钓。明白了吗？很多陌生的领域，其实都有别人现成的经验，根本不需要你从0开始自己总结。而这些经验往往是稀缺的，不流通的，仅靠书本知识很难学到。 老实人学东西很笨拙，因为他们全靠自己。聪明人学东西很快，因为他们擅于找资源，擅于给自己找圈子！ 难住大部分人的是身边没有大佬手把手带自己学，也没有合适的生信项目组能参与，太能理解了！我们作为科研小白，刚开始的学习资源只有导师这一亩三分地，如果导师忙，还真没人教！ 如果你也有这样的痛点，不妨自己主动找学习资源！现在只要你花点米，有很多大佬是可以从0带着你学！ 就像在统计之光学习生信分析的学员，老师带着他将一个全新的生信分析选题落地，一次吃透生信分析的底层逻辑，自己举一反三，再写一篇也是有可能的！

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~2025.5.02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~) 随意一节课，都可以帮助师妹师弟们提高十倍科研效率，学到新东西~ 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~

Day3任务：数据提取与清洗。 前期我已经把所有的数据都下载好啦，现在主要的目标就是进行数据的提取清洗，我们用R将所需要的数据提取出来。 在第二天我们已经把所需要的数据的具体信息都整理好啦，这个表格对我们的数据提取至关重要～因为我做的是目标疾病的死亡率的预测模型，所以要考虑的主要有三个方面：目标疾病死亡的信息需要考虑的变量 因为之前以及熟悉过这个代码啦，所以提数据的时候很easy～用代码提啊提，很快就搞完了。需要花一点时间的地方就是数据的清洗，做预测模型和普通的NHANES在数据清洗部是一样的， 比如说高血压看起来只有是和否，但实际上需要依靠多个数据一起来定义：目前正在口服降压药 2）血压大于140/90mmHg（取平均值） 3）被医生告知有高血压工程还是很浩大滴！但做多了也就熟练啦～猛猛一顿筛选就搞定！ 整理好了数据以后，后面的分析实际上是非常简单的，选题才是最重要、最费时间的，也是最容易浮躁滴，静下来，方向对了，就一定能出成果。一起加油呀~

重庆团队NHANES结合网药发1区，思路少见文献标题：Dyslipidemia and aging: the non-linear association between atherogenic index of plasma (AIP) and aging acceleration 研究背景为什么关注AIP？传统生物年龄指标（如DNA甲基化年龄）成本高、操作复杂。而AIP（血浆动脉粥样硬化指数）作为血脂指标，公式简单（log10(TG/HDL-C)），已被证明与心血管疾病、糖尿病相关。但AIP能否预测衰老加速？此前尚无研究。本文利用美国NHANES数据库（4471人），首次探索AIP与表型年龄加速（PhenoAgeAccel）的非线性关系，并揭示胰岛素抵抗（HOMA-IR）的中介作用。 关键统计过程（详见图2、3、4） 非线性关系分析：限制性立方样条（RCS）发现AIP与衰老加速呈“倒L型”关系，拐点为AIP=-0.043。分段回归：拐点前后β值分别为6.55和3.898，提示高AIP时关联减弱（可能因代偿机制）。 中介效应分析：HOMA-IR（胰岛素抵抗）介导了39.21%的AIP与衰老加速关联，强调代谢调控的重要性。 亚组分析：女性、糖尿病/高血压人群关联更强（β值高达3.6~4.9），提示精准干预方向。 关键结果AIP升高显著加速衰老：AIP每增加1单位，衰老加速1.82年（β=1.82, P<0.0001）。Q4（最高AIP组）比Q1衰老加速1.58年（P<0.0001）。核心机制靶点：网络药理学筛选出INS、APOE、IL6等关键基因，涉及AMPK、FoxO等通路，为抗衰老药物开发提供靶点。 简要结论 AIP是衰老加速的独立预测因子，尤其适用于女性及代谢异常人群。 非线性分析+中介效应模型是探索复杂关联的利器，值得借鉴！…