没错，就是那个整天泡在临床科研领域里，且总想搞点大动作的实干家——阿星。近期，为促进前沿研究的传播和交流，阿星还为大家建立了专业交流群哦，私信阿星即可进群哦~群内还为大家免费提供一些网络药理学相关课程等供大家学习，大家在群里打卡相互监督一起进步吧~
今天，阿星要和大家分享几个超级棒的科研思路，临床科研，其实可以不必那么卷！因为工作原因，阿星也接触了不少临床科研工作者，也算得上每天和各种疾病“打交道”，其实不在实验室内拼得你死我活，而是优雅地发高分SCI，才是广大临床小伙伴们最想拥有的上分环境！
不少朋友可能会问，那怎么优雅的发文呢？阿星还是那句老话，用别人的数据，发自己的文章呀~懂得都懂，你还不行动？大数据时代，科研人拿公开数据，发自己的文章！数据挖掘就应当提上日程，想感受手握大把数据的朋友，速速联系阿星吧！
今天阿星从临床公共数据库——NHANES入手，为大家讲几个上分思路~
自从国内开始流行NHANES数据库后，相关的研究文章数量显著增加，每年都有大量的新成果涌现。而且NHANES数据库每两年都会进行一次全国范围内的采样，更新一次数据，最近的一次更新是2024年7月31日，新添了DNA甲基化（DNAm）的数据。每一次数据的更新也意味着每过一段时间，我们都能从NHANES数据库挖掘到一些有价值的数据，真正是“用别人的数据，发自己的文章”！对NHANES公共数据库，只是略有了解，不清楚使用方法，还想深入了解的小伙伴们，速速滴滴阿星为你悉心讲解吧~
下面我们从3篇文章入手，先学几个该数据库的上分思路~
NHANES+孟德尔
孟德尔随机化大家的老朋友了，正在以每年都翻倍递增的速度发文章，那联合NHANES数据库岂不是一片发文蓝海等待大家去探索？
不少朋友可能会有这样的疑问：联合分析靠谱吗？期刊承认吗？答案是百分百承认！NHANES数据挖掘一般只能分析出暴露因素和结局之间的关联，无法证明因果；而孟德尔随机化刚好能证明因果，因此联合分析的文章，证据价值会高很多，而且目前联合分析的文章大多发表在影响因子较高的期刊上。
阿星用事实说话，带大家看一篇文章。李兰娟院士团队发表的题为：Hypertension and NAFLD risk: Insights from the NHANES 2017-2018 and Mendelian randomization analyses的研究论文，这足够有代表性了吧！
题目：高血压与NAFLD风险：来自2017-2018年NHANES和孟德尔随机化分析的见解
影响因子：IF=7.5
研究亮点：该研究结合NHANES数据与MR分析，发现高血压与NAFLD风险存在显著的正向因果关联，高血压是NAFLD的一个可控风险因素；团队利用大样本、全国代表性数据，并通过MR方法减少混杂和逆因果偏差，为高血压在NAFLD发病机制中的角色提供了流行病学证据，对预防和治疗策略制定具有重要意义。
这种观察性研究+孟德尔随机化的组合就非常适合咱们临床医生发文，毕业，晋升或评奖都可以靠它冲一波~想做类似研究的欢迎来找阿星吧，方案设计、生信分析都可以帮你搞定！
NHANES+网络药理学
网络药理学作为一个交叉创新的结晶，已成为传统中药研究领域的前沿和热点。那与NHANES数据库怎么结合呢？阿星也带大家从一篇文章看下~文章是复旦大学团队利用网药分析探究西药药理机制的研究论文：Association and mechanism of montelukast on depression: A combination of clinical and network pharmacology study。
题目：孟鲁司特对抑郁症的关联和机制：临床和网络药理学研究相结合
影响因子：IF=4.9
研究亮点：
(1)西医药理的“老树开新花”：很多药物的临床应用非常广，研究意义重大。但同时，其靶点可能是已知的。那么这类药物如何创新研究了。实际上，很多药物都是多靶点、多通路的协同调控作用。通过网药分析，可以对其机制进行进入挖掘；
(2)NHANES数据库分析：使用了来自NHANES 2007年-2016年9508名成年人的临床数据，样本规模庞大，数据类型完整，保证了研究的可靠性和代表性；
(3)网络药理学分析：运用网络药理学方法研究孟鲁司特与抑郁症之间的关联，结合多个数据库进行药理靶点筛选和蛋白质相互作用网络构建，探究孟鲁司特在抑郁症治疗中的药理机制。
选题得当联合巧妙运用分析方法即能实现1＋1＞2的发文效果！经典思路超好复现！可操作性很强！朋友们行动起来啦~
NHANES+多组学
看了前面的两篇，大家消化的怎么样了呢？接下来的这篇对咋生信人来说，可是有点子简单呢~文章是“双疾病+单细胞+NHANES”的组合研究，相信看完定能让你灵感不断涌现~
题目：通过bulk和单细胞转录组分析对非酒精性脂肪性肝病和动脉粥样硬化之间的共同风险基因和免疫代谢进行综合分析
数据来源：
研究亮点：该研究综合利用bulk和单细胞转录组分析，挖掘出7个具有较好诊断能力的共有风险基因(ACP5、TP53I3、RPS6KA1、TYMS、TREM2、CA12和IFI27)，描绘了NAFLD和AS的独特免疫和代谢图景。
常规公共数据库纯生信目前基本发不了文章了，能联合NHANES数据库的数据，该说不说给这篇文章增色不少~目前，NHANES数据库发文量刚刚的，单细胞测序也应用非常广，没钱测序的宝子可以从公共数据库挖掘，总之，如果没钱没时间，公共数据库就可以帮你全部解决，朋友们come on，联系阿星吧！
