欢迎来到雪梨的生信套路~！理解某一套路在不同分数段的进阶历程，就能把漫长的学习路走短一点。知道进步空间都有哪些，才能明白怎么努力嘛！雪梨今天就以NHANES发文套路为例，讲讲怎么让课题的分数水平再升高一些。
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既然是讲提分，我们就不以单篇文献为例。根据分数段不同，以下是三篇今天讲解的文献：
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虽然不需要实验验证这一点很香，我还是不太清楚用NHANES发SCI之后，我怎么利用这些研究结果呢？
NHANES结果导向的后续研究，包括疾病机制与风险预测模型开发、多组学研究、健康不平等与社会经济因素研究等。另外，NHANES不能确定因果关系的劣势，还可以通过结合孟德尔随机化得到补足。
NHANES本身优势也不少。首先，它规模大，范围广，维度多：涵盖数万人群的全面的人体健康和营养状态信息，如生活方式、慢性病状况、环境暴露等，可分析健康行为、疾病风险和社会经济因素之间的关系。这些信息经过严格的质量控制和保密管理，无需担忧。再有，就是可以进行长期趋势研究。NHANES从1999年开始成为持续计划，研究者可以分析健康指标的时间趋势，了解疾病模式和营养状况的变化。好啦，我们来看文章吧：
A1
Ratio of Red Blood Cell Distribution Width to Albumin Level and Risk of Mortality
红细胞分布宽度与白蛋白水平之比及死亡风险
IF=10.5
首篇研究RAR指数（红细胞分布宽度/白蛋白水平）与普通人群死亡率的关系的文章，发现RAR升高与全因死亡率和特定原因死亡率增加相关。
同时使用了NHANES和UK Biobank的大样本数据，结果具有可靠性和代表性。
进行多方面的分析。探讨RAR与全因死亡率在不同亚组（年龄、性别、种族、教育情况、吸烟情况、酒精摄入、BMI范围）中的关系，以及RAR与不同死因（恶性肿瘤、心脏病、脑血管疾病、呼吸系统疾病、阿尔兹海默症、其他原因）的关系。
使用了多种统计分析方法。包括Cox比例风险回归模型、限制性三次样条回归（RCS）、分层分析以及Kaplan-Meier 生存分析。并且，对RAR和死亡率之间的关联进行趋势检验。
图2 基线RAR与未来死亡风险的联系
死因与死亡日期和National Death Index（NDI）关联
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A2
Combined influence of nutritional and inflammatory status and depressive symptoms on mortality among US cancer survivors: Findings from the NHANES
营养和炎症状况以及抑郁症状对美国癌症幸存者死亡率的综合影响：美国国家健康调查（NHANES）结果
IF=8.8
首次探讨了炎症、营养状态和抑郁症状对癌症幸存者死亡率的综合影响。
发现晚期肺癌炎症指数（Advanced lung cancer inflammation index, ALI）是比其他炎症或营养指标更好的癌症预后预测指标。
相较上一篇文献，亚组分析方向更为集中。首先将参与者根据ALI和PHQ-9评分分组，再探讨不同性别亚组、癌症类型亚组中ALI和PHQ-9评分与死亡率之间的关联，为后续研究提供提示。
分析方法包括Cox比例风险回归模型、敏感性分析、RCS分析、时间依赖性ROC（timeROC）曲线等。
其中，根据timeROC得出的ALI临界值，用于ALI二元变量的重新划分（≤35.618 和 >35.618），PHQ-评分也被划分为二元变量（≥10 和 <10）。
图1 诊断美国癌症幸存者总生存率的炎症和营养相关指标的时间依赖性 ROC
A3
The triangular relationship of physical activity, depression, and inflammatory markers: A large cross-sectional analysis with NHANES data
体育活动、抑郁和炎症指标的三角关系：利用 NHANES 数据进行的大型横断面分析
IF=4.9
确定了体育活动对抑郁症的保护作用，发现在每周1200-1722 MET-min 时抑郁症风险达到最低。同时，验证了炎症指标（WBC、Neu、NLR和SII）与抑郁症呈负相关。
基于上述结果，进一步做中介分析。结果显示，炎症标志物对不活动与抑郁症状之间的关联有微弱但显著的中介作用。在调整了所有协变量的模型中，炎症标志物的中介效应有所减弱，这可能是因为协变量与三者之间也有复杂的关联。
该研究的局限性体现在炎症指标选取有限、混杂因素过多、体力活动测量偏差、亚组分析样本量较少、深入的机制探讨的缺乏等方面。
图3 炎症指标（WBC、Neu、NLR 和 SII）对缺乏运动与抑郁之间关系的中介分析路径图
仅凭对NHANES的数据挖掘
无法得出因果关系结论
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另外，还记得雪梨在文章中提及的NHANES+NDI研究方向吗？年发文量不足300，仍然蓝海可冲！如果对NHANES数据挖掘感兴趣，欢迎添加雪球老师，回复“个性化”咨询详情哦。
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