从立秋后，果叔一直秉着“贴秋膘”的原则在吃吃吃，最近感觉初具雏形~结果是温度持续下不来，反复入秋失败，不过果叔也算是提前准备了！那大家平常是如何判断自己胖了还是瘦了？比如用眼睛当尺，自我主宰？这样判断虽然直观但是不够准确，还需要引出BMI 指数，由体重（kg）/身高2得出更标准的判断结果，朋友们也可以自查一下，是不是在正常值18.5 - 23.9 kg/m²范围内。今天果叔就要分享一篇关于BMI指数的纯生信高分文章，IF达到58.7。研究团队对1277 名参与健康项目的个体进行多组学分析，结合机器学习预测BMI，不仅绘制了与BMI变化相关的1111种血液分析物的横断面和纵向变化图谱，还发现了机器学习模型能比传统BMI更准确地捕捉宿主代谢和肠道微生物组的异质性。该研究用到的多组学数据分析和统计分析方法，非常的丰富，加上进行了多次的敏感性分析，整体的设计逻辑性和证据链都很足！兴致来了就赶紧跟着果叔一块看看作者是怎么巧妙构思的吧~PS：高分不一定都能发，但是借鉴高分的思路，主题选好了，发篇满足毕业和职称要求的SCI，还是很轻松的~需要专业的生信分析和思路设计的宝子们，找贴心的果叔准没错！还有花式课程以及各种容量的服务器可选哦，快来尝鲜吧！线上课程教学
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题目：身体质量指数的多组学特征识别异质健康表型和对生活方式干预的反应公众号后台回复“111”领取文献资料，文件编号：241016
随着肥胖率的全球上升，肥胖已成为多种慢性疾病的主要风险因素。然而，肥胖及其生理表现在个体间存在很大差异，传统的BMI测量方法无法捕捉到这种异质性。因此，需要更精细的方法来评估肥胖和相关的代谢健康状况。 | |
| 基因组学、代谢组学、蛋白质组学、临床实验室检测、肠道微生物组、身体活动数据、健康 / 生活方式问卷调查 |
| 代谢组学、BMI、肥胖相关标准临床指标、部分有 DXA 和肠道微生物组数据 |
① 建立了代谢组学、蛋白质组学、临床实验室检测以及综合多组学的 BMI 预测模型，各模型在预测 BMI 方面均优于基于标准临床指标的模型。② 在外部队列 TwinsUK 中验证了模型的通用性，血液代谢组学对 BMI 的预测效果优于标准临床指标。③ 多组学预测的 BMI 与多种生理指标相关，维持了经典 BMI 在人体测量、遗传、生活方式和生理关联方面的特征。① 在标准 BMI 分类中观察到代谢异质性，代谢不健康的正常体重（MUNW）和代谢不健康的肥胖（MUO）个体的模型预测偏差较大。② 基于多组学的 BMI 分类可改善肥胖和代谢健康的分类准确性，减少误分类率。③ 肠道微生物组多样性与代谢组学推断的 BMI 相关，可用于区分不同代谢健康状态的个体。① 在 608 名参与者的纵向分析中，代谢组学推断的 BMI 下降幅度大于实际 BMI，而蛋白质组学推断的 BMI 对变化的抵抗力更强。② 在代谢健康和不健康的个体中，代谢组学和蛋白质组学推断的 BMI 变化存在差异，反映了个体的代谢状态对干预的响应。③ 干预过程中，代谢肥胖组个体的血浆分析物相关性网络发生变化，部分分析物之间的关联得到改善。在健康生活方式干预计划中，代谢性肥胖组的代谢健康得到改善 在健康生活方式干预计划中，代谢肥胖组的血浆分析物相关网络向代谢健康状态下观察到的结构转移 如果你正在为硕博课题设计发愁，这篇文章绝对能给你灵感！它不仅用前沿的多组学技术深挖了肥胖背后的复杂生物学，还巧妙地用机器学习模型预测BMI，比传统方法更精准。作者利用了队列随访的数据，深入挖掘了血浆分析物的动态变化图谱，横向串联多组学研究结果，纵向串联多组学的动态变化，为我们提供了很好的研究设计、分析思路，值得深入学习！如果你的课题也想结合生物标志物和AI算法，增加科研创新和精准医疗这两个点，来找果叔帮你评估、分析就对了！省时省力，咱们少走弯路，用好每一分钟科研时间~别忘了有想法滴滴果叔！果叔还提供思路设计、定制生信分析、文献思路复现；有需要的小伙伴欢迎直接扫码咨询果叔，竭诚为您的科研助力！
