最近想学习生信分析，发现一个很有意思的事，逛逛医学生的评论区，都能学习到很多生信分析大佬的分享。 前几天在评论区学到的生信研究的基本科研思路（干湿结合）👇 1、 我们的研究目的是什么？ 数据来源及质量？（文献里的原始筛选数据、自己的测序数据、公共数据库） 2、 如何一步一步地通过拆分、解决及重组不同的模块来验证我们提出的科研假设？ 3、 课题设计的重点、逻辑链条和创新性、可行性是什么？ 4、 用什么样的实验可以验证我们的生信结论？计的重点、逻辑链条和创新性、可行性是什么？ 很多医学生跟我一样，天天追着问，生信分析太复杂了！！！怎么才能快速入门发表一篇SCI? 导师给我的答案：学习一项新技能，蕞有效的方法就是将自己扔进这个圈子里。 比如你想学英语，你如果在一个以英语为母语的国家，想不会都难。 学习生信分析同样如此，自己闭门造车肯定枯燥且极容易走弯路，如果你处在一个都是大佬的生信课题组，大佬还愿意手把手教你，边学边练，这效率嘎嘎快！ 当然，不是所有医学生/医生都有这样的课题组资源，很多人身边也没有生信大佬陪伴，所以难住大家的并不是生信分析的复杂，而是教育资源的稀缺。 能拿到稀缺资源的人，往往比别人更容易拿到成果。 室友让我把格局打开！其实除了学校/医院的资源，报班学习也是一个效率超高的途径。 只要思想不滑坡，办法总比困难多！ 学习生信分析的同学经常会问，我的这个研究方向有哪些生信分析套路？ 有时候问别人其实不如自己去思考总结，只有自己去思考后真正理解套路背后的机制，你才能用好套路。 那么如何形成自己的生信套路？ 总结起来就3个步骤：输入 ➡️ 处理 ➡️ 输出 输入 大量阅读文献（先易后难）；掌握生物信息学领域的最新研究热点和前沿问题。…
今天要给大家推荐一本专注老年医学的SCI期刊——Archives of Gerontology and Geriatrics ⭕️接收文章方向：发表实验老年学以及临床和社会老年病学领域的论文。 ⭕️接收文章类型：包括原创研究、综述文章、实验型文章等。 ⭕️版面费：OA期刊，需要版面费US3470 。 ⭕️审稿时间：根据官网数据，官网显示，从投稿到首次决策的中位时间为2天，而从投稿到录用的中位时间为66天。 今天的学员案例就是投递的这个期刊，一起来看看吧~ 接收期刊：Archives of Gerontology and Geriatrics 📉IF=3.5；中科院3区SCI 📍发文方法：经典Meta分析 🔬研究方向：【老年医学方向】
作为一个靠Meta分析发表多篇SCI的老油条，在学Meta分析这条路上经历过不少坑。因为那些年淋过的雨，想给大家撑把伞！ 这一篇没什么废话，请提前🐴住给你之后的学习铺上垫脚石！！ 🟢盲目学习Meta分析，尤其是自学的同学，在学习之前一定要好好规划学习路线，不然会浪费很多时间： 1️⃣选题 👉🏼2周 Meta分析看似八股文，但是选题却是最难的一步，一个好的题目直接决定了论文的层次。拿捏不准可以找专业机构评估一下你的选题。2周内完成。 2️⃣文献检索👉🏼1周 3️⃣初筛👉🏼1.2周到1.2个月不等，比较费时间，主要看文献量。建议1个月完成。 4️⃣复筛👉🏼1周到2两周，这个也是看文献量。 5️⃣数据提取👉🏼1个月 数据提取的内容一般包括：纳入研究的第一作者、发表年限、人口学资料、研究对象、研究方法、干预措施、测量指标、结果、混杂因素等。耗时1个月。 6️⃣数据分析👉🏼2周 数据分析与结果解读是meta分析最为主要的部分，也是最难的部分，需要研究者具备一定的统计学知识。在数据分析前，有必要了解研究的设计类型、效应量指标及其意义。耗时2周。 7️⃣写作👉🏼1个月 最后就是写作啦，所有工作都做完后，写作也是很快的。我耗时1个月。 到这里一篇meta分析的初稿就算完成了，进度有快慢，大概就是4-5个月。后续就是翻译润色、选刊投稿、返修直到论文接收。
今天要给大家推荐一本由大佬——钟南山院士担任主编的国产SCI期刊——Journal of Thoracic Disease ⭕️接收文章方向：发表与胸部疾病相关疾病诊断和治疗的研究。 ⭕️接收文章类型：包括原创研究论文、综述、系统综述、特别综述、文献综述、临床实践综述、迷你综述、临床实践指南、专家共识、案例报告、外科技术、简要报告、研究方案、社论材料、给编辑的信。 ⭕️版面费：OA期刊，需要版面费US1390 。 ⭕️审稿时间：根据官网数据，内部审核：1-3 周；外部同行评议：1-3个月；出版前出版：被录用后1个月内；正式发表：被录用后 1-3 个月内。原始研究会优先出版。 今天的学员案例就是投递的这个期刊，一起来看看吧~ 接收期刊：Journal of Thoracic Disease 📉IF=2.1；中科院3区SCI 📍发文方法：经典Meta分析 🔬研究方向：【护理方向】 🔖医学SCI一对一指导学习，符合学术规范
B站大学有免费名师网课 系解：霍琨（板书很好） 生理：刘忠保、小亮，侯英健 生化：刘不言，代谢图吴在望 免疫：学免疫的姚小姚，文月 病理：徐琦 病生：景晴 局解：滨州医学院，刘邵壮 统计：中山大学统计课，江枫 诊断：徐琦，王逸 影像：中国医科大学，天天师兄读片课 内科：小亮，刘忠宝，唐子益 外科：小亮，天天师兄，徐琦 妇产科：景晴 儿科：景晴 神经病学：银城教育，王红梅 心电图：王逸+明明白白心电图（书籍） 医学英语 UP主: Auroraty宝藏医学英语、OSMOSIS 👉 宝藏医学英语UP在讲解英语词根词缀同时把解剖也顺道讲解了，而且她的英语发音特别好听，讲解超细致容易记忆，基本认真看了视频就能记下三分之一，反复多看几遍，再做一些笔记，把视频内容吃透，相信医学英语会有很大的提升！ 👉 Osmosis更新了丰富的临床教学视频和笔记，有大量动态图和笔记精美又直观，学临床知识的同时学好医学英语。 油管大学也有免费医学网课…
上周才见刊一篇1区NHANES，吉大又来！一起看看吧！ ⭕️期刊：Cardiovascular Diabetology，IF=8.5丨 ⭕️研究背景：幽门螺杆菌（H. pylori）是一种普遍存在的病原体，可通过相对简单的医疗方法治愈，但其与心血管疾病（CVD）风险的潜在关联仍有争议。尽管胰岛素抵抗是CVD的一个已知独立风险因素，而甘油三酯-葡萄糖指数（TGI）作为胰岛素抵抗的可靠指标，目前尚不清楚TGI是否影响H. pylori感染与CVD之间的关系。本研究旨在探讨H. pylori血清阳性、TGI与CVD之间的关系，以及TGI在这一关联中的潜在作用。 ⭕️研究方法（详见图2）：该研究使用了国家健康与营养检查调查（NHANES III, 1988–1994 和 NHANES, 1999–2000）的数据，进行了一项横断面和队列研究。研究对象为年龄≥18岁的参与者，通过酶联免疫吸附试验检测H. pylori-IgG抗体，并计算TGI。研究采用了逻辑回归模型评估TGI、H. pylori血清阳性和它们的交互作用对CVD风险的影响，并使用Cox比例风险模型计算全因死亡率（ACM）的风险比（HR）。此外，还进行了中介分析以评估H. pylori血清阳性和TGI对CVD发生和死亡风险的潜在影响。 ⭕️研究结果：共有9,399名参与者，其中4,488人（47.75%）为H. pylori-IgG阳性，3,934人（41.86%）被诊断为CVD。在一般人群中，TGI ≥ 75百分位且H. pylori-IgG阳性的参与者患CVD的风险最高（OR=1.487；95% CI: 1.088–2.033）。在CVD患者中，TGI ≥ 75百分位且H.…
进度汇报：完成文章写作+投稿 表格和图片就完成啦，后面就是写作 写作是最简单的哈哈 《框架写作法》嘎嘎一顿狂写 我又不是“芒果”，所以夜班把电脑带去了科室 疯狂输出写作 情绪一下子就到位，写的太入神了 有个大妈喊了我好几声我竟然都没听见 然后大妈说：你们医生辛苦、就是有水平， 我孙女当年就是没考上某某大学医学院，遗憾的很， 然后找了个学医的男朋友 我emmmmmm然后哈哈哈 按照我们之前挑战Meta和MR的经验来说 一般1天能写完初稿， 而且其实我在挑战之初就已经在写方法了， 所以把跑出来的图片和结果放进去， 然后模仿我的目标文献就好啦~ 光速中文成稿后再翻译+润色+投稿前准备 挑战成功！！
6个月，从小白写出一篇生信SCI，我的时间线👇 研究思路设计（大概3周） 生信虽有套路，但是没有创新性的文章也越来越难发。 前期一定要花点时间打磨研究思路设计。 数据挖掘（大概1周） 学习生信常见数据库的挖掘，比如GEO、TCGA 等。 如果没有人带，自己要找代码、调试，解决报错的话，时间会更久。 数据清洗和整理（2个月） 将数据处理成符合特定格式的制式，并且各项信息要全面、去缺失值、去重复值。 这是生信分析的第一步很重要，决定后面的路是否顺利。 数据分析（2个月） 通常包含①差异基因筛选②功能富集分析及聚类分析 ③网络分析④生存率分析 多看文献，总结分析思路。 SCI写作 （1个月） 如果前面的分析都做好了，写作会很快。 总共耗时：6个月左右！ 接下来就是选刊投稿返修啦…… 刚开始学的时候，几乎所有概念都不知道，懵逼状态大概持续了1个月之久。 0基础学习生信分析，到底要经历些什么？只有经历过，才有发言权。今天与大家分享一些学习经验： 1. R语言学习 R语言的课程视频网上到处都是。对于一个初学者来说，我们只要学会分析数据，至于更高的内容，比如编写脚本或者函数之类的我们就不用学了，学会怎么用别人的代码才是我们学习的目的。…
其实不是在贩卖焦虑，而是在告诉你现实。 读研时，导师会让你体会到，很多资源在向部分人倾斜；师兄师姐会告诉你，没博士，没博后，大三甲不要你；进了医院又有职称等着你熬…… 再具体一点，现在医学年轻人是什么样的现实处境呢？我经常吐槽，就像在手术室吃手术餐一样。 前浪做完关键步骤就进食堂，去的早竞争的人少，大鱼大肉不费力就能夹到。 中浪做完手术也陆续到食堂，没有肉了就吃蔬菜。 而年轻的这波人抬完病人送完标本，再去食堂，只剩下米饭了。 为了吃饱饭，年轻的这波人即使是白米饭也要抢着吃，因为她们想着，努努力，或许还能吃到菜和肉呢。 努力了很久似乎也没吃到肉，光看别人吃肉，自己心里很不甘。 僧多肉少，这就是大部分人焦虑的根源。 其实，你只要想开一点，把“我怎么就吃不到肉呢？”换成“能吃饱白米饭就很幸福啦”，日子不是照样过吗？ 而且，不仅仅是医学生，每个行业都有自己的苦衷。不要去放大自己的焦虑，多做事，多落地，你总能感受到自己的成长！ 🎯对医学生而言，做什么是你可以现在就行动起来，慢慢积累，对未来受益匪浅的？ 那一定是科研！科研！科研！ 最后提醒在医院搬砖的姐妹，千万不要丢了科研，我同事就是很好的例子，没有晋升每天临床都是干的极致重复的工作~ 临床医生搞科研其实并没有大家想象那么难的！！ 你可以选择临床回顾性研究！！ 回顾性研究所研究的对象正是临床上每天都接触到的患者。只需要掌握如何收集和保管这些病例，就可以获得合适的研究对象，并开始回顾性研究工作。可利用医院的HIS系统去搜集病例。 👉但是如果你没有条件收集数据，或者时间太忙不想苦苦收集数据，现在有很多公开的数据库可以挖掘，自己没有数据同样可以发SCI。 宝藏公共数据库： 🚩SEER数据库挖掘，适合癌症研究 🚩NHANES数据库挖掘，适合全科 🚩MIMIC数据库挖掘，适合重症研究 🚩GBD数据库挖掘，适合全科 只要思想不滑坡，办法总比困难多！！ 其实不是在贩卖焦虑，而是在告诉你现实。…
MIMIC数据库是啥❓ 它是一个公开的数据库，该数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC)和飞利浦医疗公司共同建立。 👉重症相关的数据库，基本上想研究进ICU的疾病就是可以挖掘MIMIC数据库的。 数据库优点❗ ✔好建模：它就像一个医院系统一样，所以数据更好用于建模。对于建模感兴趣的急重症宝子更不能错过啦~ tips：一般来说MIMIC数据库基本上只能做回顾性研究和横断面的研究哦！ ✔范围广：90%的急诊重症疾病都可以做，急诊可以做很多 今天的案例学员是脑梗方向，所以主要说脑梗，如果想看看MIMIC数据库的文章是研究什么内容可以参考一下👇 PMID: 35601742 PMID: 37386419 PMID: 38779217 PMID: 33103496 学员接收期刊：Scientific Reports 📉IF=3.8；中科院2区SCI 📍发文方法：挖掘脑梗方向】 🔖医学SCI一对一指导学习，符合学术规范，学到真技能