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11 统计分析万能模板
2 100个SCI实验Protocol
10 SCI写作万能模板
9 资源共享群
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PubMed是国内科研人员日常文献检索的首选工具，提供了最新的文献信息。然而，自11月7日后，PubMed暂停了更新。好消息是，截至11月14日，PubMed已恢复更新。
PubMed停更
PubMed是由美国国家医学图书馆（National Library of Medicine, NLM）提供的免费在线数据库，主要用于检索医学和生命科学领域的文献摘要和引用信息。它主要由MEDLINE（生物医学文献数据库）、PubMed Central（PMC，生物医学和生命科学OA文献存储数据库）和Bookshelf( NLM提供的一个免费的在线书籍和文档数据库)三部分组成，包含超过3700万条生物医学文献的引文和摘要。
11月13日，在PubMed上检索到的文献最新发表日期仍为11月7日，但是维护数据库的NLM并没有发布停更信息。
11月14日，小编在PubMed上用相同方法进行文献检索时，发现可以检索到11月13日的文献，这意味着PubMed已经恢复了正常更新。
停更原因
目前网上对PubMed停更原因的猜测主要有三：拜登发布的行政令、美国联邦政府的资金问题和技术维护。
一、 拜登发布的行政令
2024年2月28日，拜登总统签署了关于“防止关注国家访问美国人的大量敏感数据和美国政府相关数据”（EO）的第14117号行政命令。该行政命令呼吁司法部（DOJ）颁布法规，以防止敏感个人数据和美国政府相关数据大规模传输到“受关注的国家”（可能包括中国）。
白宫称这项新行政命令是“任何总统为保护美国人的数据安全而采取的最重要的行政行动”。在发布最终法规之前，将有两次公众意见征询机会，各方必须遵守。
第一次公众意见征询已在2024年4月19日结束，司法部国家安全司2024年10月18日在《联邦公报》上发布了一份拟议规则制定通知（NPRM），进行第二次公众意见征询（30天）。
该行政令对六类敏感数据的交易做了限制：（1）精确的地理位置；（2）生物特征标识符（包括步态等行为特征）；（3）人类基因组数据；（4）个人健康数据；（5）个人财 务数据；（6）个人身份标识符。
美国司法部发布的与该行政命令相关的拟议规则制定预先通知（ANPRM） 提出的数据集限制阈值如下：
看到这就可以发现，这个行政令限制的是美国人基因组数据外泄，对中美合作科研以及论文数据公开有关系，与用于检索文献摘要和引用信息的PubMed数据库关系不大。
此外，PubMed数据库停更期间，同样隶属于NLM的PMC数据库正常更新（11月13日检索）。若是行政令的缘由，PMC也应该一同停更，更何况行政令仍处于公众意见征询阶段。
二、 美国联邦政府的资金问题
PubMed数据库曾在2013年和2018年因政府停摆而暂停更新，以下为两次停更信息：
● 2013年10月-政府停摆
原因：2013年10月1日至10月16日，美国联邦政府因预算僵局而部分关闭。这次政府停摆导致了美国国立卫生研究院（National Institutes of Health, NIH）及其下属机构，包括美国国家医学图书馆（National Library of Medicine, NLM），暂停了许多非必要的服务。
影响：在政府停摆期间，PubMed的更新暂停。尽管PubMed本身仍然可以访问现有的数据，但新的文献和更新无法添加到数据库中。
公告：NLM在其网站上发布了公告，告知用户这一情况，并提供了相关信息和更新。
● 2018年1月-政府停摆
原因：2018年1月20日至1月22日，美国联邦政府再次因预算问题而部分关闭。这次停摆持续了三天。
影响：在停摆期间，NLM的一些服务受到了影响，包括PubMed的更新。由于停摆时间较短，影响相对有限。
公告：NLM也在其网站上发布了公告，告知用户停摆的情况，并提供了相关信息和更新
这两次停更，官方都发布了相应公告，但本次停更尚未有官方信息。官方网站没有相关信息，订阅也没有相关解释。至于X（原名推特）上NLM_NIH的信息，由于小编X（原名推特）账号被冻结（太久没登了，唉）无法搜索查看。各位小伙伴们有科学手段的可以上去看看。
三、技术维护
NLM技术官网在10月发布消息称预计于10月21日当周或之后推出新的PubMed过滤器界面，并且PMC的URL将在未来几个月进行更新。从这两则消息可以看出，NLM近期会对维护的产品进行更新，为NLM产品服务现代化努力。这样看来，本次PubMed短暂停更可能是由于技术维护所致。
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一、2018-2024国自然中标项目清单:
比如生科院和医学院的：
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这都是已经中标的标书全文，对我们参考非常有用，部分截图如下：
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对于申报杰青、优青、长江的科研人员，一份已中的PPT模板可以很好的参考，思路逻辑格式等等：
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第一步，打开 PubMed 数据库，网址：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/第二步，输入检索式：(NHANES[Title/Abstract]) AND (N[Title/Abstract])此处的 N = 你所在科室的各种常见疾病，比如神内就搜个「阿兹海默」吧，英文是「alzheimer」，那么检索式就是：(NHANES[Title/Abstract]) AND (alzheimer[Title/Abstract])
发的还是比较少的，套路也很简单，先选取患者（如成年T2DM患者），随后选取指标进行分析（如分别通过肝刚度测量的中值(LSM)和控制衰减参数(CAP)来评估肝纤维化和脂肪变；采用Logistic回归分析来评估他汀治疗与脂肪变和晚期(≥F3)肝纤维化之间的相关性）。最后结果就是评价有没有相关性。这样就是一篇2区的文章。
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