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未来，多数据库联合研究以及医学与环境的交叉研究将成为新的学术热点和发文风口。
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①关键词--了解科研热点； ②数据选取+研究设计--完善自己文章的分析思路； ③摘要+方法+结果+结论--阅读细节，学习整体思路，用作自己写作参考
2022年12月，国内外多团队在Environmental research（中科院二区，IF: 7.7）上发表了题为：Systemic inflammation accelerates the adverse effects of air pollution on metabolic syndrome: Findings from the China health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) 的研究论文，调查了长期暴露于空气污染和全身炎症对代谢综合征的单独与联合作用。
研究背景：长期暴露于空气污染和全身炎症与代谢综合征（MetS）患病率增加有关；然而，它们在中国中老年人中的联合作用尚不清楚。
# 获取数据库分析常用的信息，包括污染物，地质，水文等信息（不断更新）preset_list <- show_preset_names()pollution <- preset_list %>% filter(, Year %in% c(2013, 2014, 2015))#假设提取连续三年2013-2015的空气污染物信息#并计算均值、标准差、四分位数、中位数及四分位数间距等library(dplyr)pollutant_tables <- pollution %>%split(.$Content) %>%#split(.$Content)：根据 pollution 数据框中的 Content 列（假设表示污染物的种类）进行分组，返回一个列表。每个列表元素包含某一特定污染物的数据。#.$Content 是 pollution$Content 的简写，用于访问 Content 列。#例如，如果 pollution$Content 包含两种污染物 PM2.5 和 NO2，则 split() 会将数据分成两个部分。map(function(pollutant_data) {#pollutant_data 是每个污染物的数据块，是 pollution 数据框按 Content 列分组后的某个子集。pollutant_name <- unique(pollutant_data$Content)#获取当前污染物数据中的唯一污染物名称，存储在变量 pollutant_name 中，类似于 "PM2.5" 或 "NO2" 这样的污染物名称。pollutant_files <- pollutant_data$Name#获取当前污染物数据中的文件名，Name 列包含与污染物相关的文件名combined_df <- pollutant_files %>%map(fetch_preset_files) %>%#对所有与当前污染物相关的文件名（pollutant_files）使用 map() 函数，逐个调用 fetch_preset_files() 函数。#读取或获取这些文件中的数据，返回的是一个列表，列表中的每个元素是从文件中读取的数据框。reduce(full_join, by = "name") %>%#逐步合并列表中的数据框。这里使用 full_join() 来合并这些数据框，by = "name" 表示按照 name 列进行合并。#将所有与当前污染物相关的数据文件合并成一个大的数据框，按 name 列进行匹配。rowwise() %>% #将数据框设置为按行操作模式，方便后续对每一行的多个列进行统计计算。transmute(#transmute() 函数用于创建新的列，并丢弃原有列。name = name,!!paste0(pollutant_name, "_Mean") := mean(c_across(starts_with("mean_concentration")), na.rm = TRUE),#均值!!paste0(pollutant_name, "_SD") := sd(c_across(starts_with("mean_concentration")), na.rm = TRUE),#标准差!!paste0(pollutant_name, "_P25") := quantile(c_across(starts_with("mean_concentration")), 0.25, na.rm = TRUE),#第25百分位数（P25）!!paste0(pollutant_name, "_P50") := median(c_across(starts_with("mean_concentration")), na.rm = TRUE),#中位数（P50）!!paste0(pollutant_name, "_P75") := quantile(c_across(starts_with("mean_concentration")), 0.75, na.rm = TRUE),#第75百分位数（P75）!!paste0(pollutant_name, "_IQR") := IQR(c_across(starts_with("mean_concentration")), na.rm = TRUE)#四分位距（IQR）) %>%ungroup()#解除 rowwise() 的行操作模式，恢复默认的按列操作模式。combined_df}) %>%reduce(full_join, by = "name")#使用 reduce() 将所有污染物的统计数据合并在一起，#将各个污染物的统计结果（如 PM2.5、NO2 等）合并成一个大的数据框，按 name 列进行匹配。unique(pollutant_tables$name)
提取结果如下图，可结合charls数据库，调查空气污染物与不同疾病患病率等的差异
多数据库联合＋环境联合
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