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      狂發 50 篇 SCI,只因他會這一種發文方法

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      來源:丁香科研

      評職稱要發一篇 SCI,但困擾很多

      沒實驗條件、沒數據、還沒基礎

      用臨床公共數據庫啊,數據庫里包含現成的大量數據,可以直接拿來做研究!

      今天為大家盤點 7 大熱門公共數據庫,幫你鎖定最適合的數據庫,趕緊收藏~

      一.CHARLS 老齡化數據庫


      2025 年才到 6 月,CHARLS 發文量幾乎趕超去年,而且滿屏一區,中國的數據庫,還是牛!


      CHARLS 數據庫包含中國 45 歲及以上人群數據,包含 1.7 萬人數,各輪調查均獲得倫理批準。各科室疾病以及腫瘤,都可以做

      各大科室疾病:認知功能、抑郁癥狀、高血壓、糖尿病、血脂異常、心血管疾病、慢性阻塞性肺病、哮喘、關節炎、慢性腎臟病、骨質疏松、骨折、睡眠障礙、聽力損失、視力障礙、尿失禁、慢性疼痛、營養不良、貧血、骨關節炎、多發病、衰弱、肌少癥、認知衰退、功能能力、跌倒等。

      腫瘤方向可研究多多:腦瘤、白血病、肺癌、肝癌、胃癌、結直腸癌、乳腺癌、卵巢癌、宮頸癌、子宮癌、睪丸癌、前列腺癌、食管癌、膀胱癌、腎癌等。

      二. HRS 數據庫

      HRS 數據庫是一項針對 50 歲及以上美國人的大型縱向隊列研究。它長期跟蹤并記錄了參與者的健康狀況、行為模式以及社會經濟變化。

      老齡化和衰老已成為當前熱門研究領域,HRS 數據庫有望成為 2025 年發文的有力工具。

      大型縱向隊列研究具備 4 大優點,這可是其他橫斷面數據庫所沒有的,總結下來就是數據豐富數據維度多好發文

      HRS 數據庫樣本量約 2W,包括

      人口統計學、健康狀況,經濟狀況,社會與家庭支持與勞動力市場狀況
      等,每 2 年就會更新隨訪。

      PubMed 檢索到,靠 HRS 數據庫已有 2749 篇文章發表,滿屏一區二區(看下圖),HRS后續發文潛力持續走高!


      三. NHANES 數據庫


      年齡段廣泛:成人和兒童

      數據模塊多:收集的數據包括人口統計學信息、社會經濟學、飲食和健康相關問題的訪談數據,以及醫學、牙科和生理測量的體檢數據和實驗室檢驗結果。

      涵蓋科室廣:血液科、心血管內科、內分泌科、職業病科/環境醫學、眼科、耳鼻喉科、感染科、腎內科、營養科、肥胖醫學、口腔科、骨科/風濕免疫科、康復醫學科、婦產科/生殖醫學以及呼吸內科等。

      NHANES 強烈優勢:2021~2023 年數據已更新,新選題涌現,趕緊去挖!

      四. GBD 數據庫


      官網:https://www.healthdata.org/research-analysis/gbd-data

      級別高:全球視野、是全球最全面的健康數據庫,它收集了來自 204 個國家。

      好發文章:今年爆火,選題多,目前高分高達 20%!GBD 數據庫更是頂刊 LANCET 的常客。

      限制少:流行病學數據庫,GBD 量化了 459 種疾病和傷害的負擔,覆蓋科室廣泛,幾乎 90% 科室都能找到需要的疾病數據。

      GBD強烈優勢:今年剛爆火,各期刊喜歡,容易理解,新手上手簡單!

      五. MIMIC 數據庫


      官網:https://mimic.mit.edu/

      數據可靠MIMIC 數據庫是由麻省理工學院計算生理實驗室建立的大樣本、單中心危急重癥監護數據庫,很靠譜。收集超 19 萬名患者、45 萬次住院記錄的臨床數據,樣本量極大。

      信息全面包括人口統計學信息、實驗室檢查、藥物治療、生命體征、手術記錄、診斷、預后等。

      研究角度多:危險因素研究、疾病特征研究、診斷性研究、療效研究、預測模型

      MIMIC強烈優勢:MIMIC IV 數據更新!只要科室有急重癥都可以挖掘,選題多!

      六. 孟德爾隨機化


      孟德爾隨機化是流行病學研究中病因推斷的一種方法,基本原理是利用自然界中的隨機分配基因型對表型的影響,來推斷暴露因素對疾病結局的影響。

      數據來源:

      不需收集數據,挖掘公共數據庫即可,如GWAS Catalog、finngen、UK Biobank

      適用人群廣:心理學、護理學、臨床科室

      覆蓋 90% 臨床科室:大內科、呼吸科、心內科、神經科、兒科、內分泌、檢驗、消化、耳鼻喉、骨科、感染科腫瘤科、皮膚科、產科、藥學、外科、口腔科、中醫藥、影像科

      3 大優勢:

      新方法,掌握它的人還不多

      期刊、單位認可這種方法

      可論著「Article」形式發表

      七. 生信分析:腫瘤預后模型

      臨床預后模型可以說是經典的臨床研究方法,一直以來也是高分期刊的寵兒,構建可分為 5 步,其實就是「找預后因子→篩預后因子→預后因子組合→模型判斷→價值意義」。而這個「預后因子」完全可以通過數據挖掘來找,因為比起常規的預后因子,基因層面的預后因子更多更豐富!

      數據類型:各類腫瘤組織的 DNA 、RNA 測序數據

      數據來源:廣泛、到處都能挖

      無論你是什么科室,想做什么方向,以上 7 大數據挖掘方法,總有一類適合你!

      我們長期為科研用戶提供前沿資訊、實驗方法、選品推薦等服務,并且組建了 70 多個不同領域的專業交流群,覆蓋PCR、細胞實驗、蛋白研究、神經科學、腫瘤免疫、基因編輯、外泌體、類器官等領域,定期分享實驗干貨、文獻解讀等活動。

      添加實驗菌企微,回復【】中的序號,即可領取對應的資料包哦~

      【2401】論文寫作干貨資料(100 頁)

      【2402】國內重點實驗室分子生物學實驗方法匯總(60 頁)

      【2403】2024 最新最全影響因子(20000+ 期刊目錄)

      【2404】免疫學信號通路手冊

      【2405】PCR 實驗 protocol 匯總

      【2406】免疫熒光實驗 protocol 合集

      【2407】細胞培養手冊

      【2408】蛋白純化實驗手冊

      【2501】染色體分析方法匯總

      【2502】國自然中標標書模板

      【2503】WB 實驗詳解及常見問題解答

      【2504】DeepSeek 論文寫作常用口令

      【2505】中國科學院期刊分區表(2025 年最新版)


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