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论文森林图前沿信息_《温度》高干文txt(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

论文森林图

7天写论文：第4-5天挑战在挑战7天写完一篇药物靶向孟德尔随机化论文的第4～5天，设备问题成为了一个令人头疼的问题。尽管跑了一整天的代码，但结果却出了问题。无奈之下，只能换到拥有两台3070显卡的酒店进行多线程运算。虽然挑战成本增加了，但好处是可以同时进行多个任务，比如辅导学员选题、设计课程海报等。总体来说，药靶孟德尔随机化的分析已经基本完成。成功找到了相关基因，文章结构也比较固定，因此写作部分相对简单。最核心的是双样本孟德尔随机化，需要运行大量的数据。有关基因位置和作用的信息，可以参考附图中的网址。如果想发表高分期刊，还需要额外加入SMR和共定位分析。这些代码都有，只是时间成本较高。至于我个人，完成这篇SCI论文就算挑战成功。如果审稿人有其他要求，再作修改。难点在于蛋白筛选，这个过程真的很费时。看到很多人都在学习孟德尔随机化，但我认为重要的是高效完成一篇SCI论文，而不是盲目跟风。毕业只需要有文章，不一定非要用孟德尔方法。因此，我准备的课程是30天完成一篇SCI论文，然后再讲解各种研究方法，比如孟德尔随机化、meta分析等。今日完成：4500+工具蛋白，50000+SNP分析，生成了药靶孟德尔随机化的森林图。祝大家早日发表SCI！

SCI论文作图必备软件推荐 𐟎蠌ucidchart 这款软件结合了图表和数据可视化功能，帮助读者快速阅读。它提供了丰富的模板，包括概念图、ER图、组织流程图和思维导图等，非常适合新手使用。 𐟓Š Prism Prism是一种数据分析软件，拥有八种不同类型的数据表。由于使用群体中可能存在对统计知识了解不深的情况，这款软件在界面设置上用非统计学术语言提供了数据分析使用指南，从常见到特定的分析方法（如非线性回归、t检验、单向、生存分析等），非常友好。 𐟔砍ATLAB 这款软件主要服务于理工科方面的制图，应用领域十分广泛，包括计算生物学、物联网、机器人技术、无线通讯和机电一体化等。 𐟓ˆ Sigmaplot Sigmaplot是制作2D和3D图表的首选软件，提供百余种不同的2D和3D图表，无论是简单的散点图还是复杂的森林图都有，还提供了丰富的图库，无需自己画图。 𐟓Š Tableau Tableau能够提供多种可视化方案，不仅如此它还有解释数据的功能。 𐟔 Qlikview & Qliksense Qlikview里面的图表等都是交互式的，可以通过一个操作立即同步更新所有对象，还可以显示数据的各种形态并查出异常值。此外，Qlikview还可以将这些得到的可视化形式整合在一起，有助于横向比较。Qliksense是一种直观的自主数据可视化程序，可以充分利用自助可视化、自定义开发和嵌入式分析，支持交互式、沉浸式的发现体验。 𐟌 FusionCharts FusionCharts提供从简单的柱状图到复杂的漏斗图等多种图表，介绍了图表的适用范围和如何使用，甚至连图表的局限性和解决方式也有说明。 𐟎蠈ighcharts Highcharts提供了非常多色彩丰富的图表，除了2D、3D，它还提供动态图表。 𐟓Š Datawrapper Datawrapper非常适合不懂代码的用户：第一步，从Excel等中导入数据（支持XLS/CSV/网址）；第二步，点击选项即可完成。 𐟔砐lotly Plotly与Datawrapper不同，需要一定的代码基础，但它的能力很高，可以处理很多复杂的数据：第一步，利用Python或者是R建立数据库；第二步，用单个git命令进行数据部署；第三步，出图。

Meta分析入门指南：从零开始到发表文章 1. 𐟓Š 什么是Meta分析？ Meta分析（Meta-analysis）也被称为荟萃分析、元分析或异质性分析。它是一种综合多种文献结论，进而进行汇总评价的方法。简单来说，Meta分析就是将多篇类似研究的文献进行汇总，通过一系列科学分析，得出一个更为可靠的科学结论。这种方法在医学、心理学、教育学、生态学等领域都有广泛应用。举个例子，比如放疗联合手术治疗胃癌的临床效果。假设有12个随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT），每篇文章的结果不尽相同。而你通过量化分析得到的，就是一个样本量更大、理论更为可靠的结论。 𐟒᠍eta分析的优势 Meta分析作为一种综合性统计方法，具有诸多优势。它可以提供更精确的估计，减少随机误差，提高统计效率。此外，它还能帮助我们了解不同研究之间的异质性，从而更好地理解研究结果。 𐟓 如何用Meta分析来发文？目前我们推出的SCI创作训练营内含八大板块内容，其中第七板块内容为【Meta分析与综述】。在该板块，你将学会如何选题与设计、数据获取与处理、数据分析以及综述论文撰写。选题与设计：如何选择Meta分析和综述的研究方向（特色内容：如何做出研究方向的初步筛选）；制订研究计划—高效完成研究。数据获取（文献检索及数据提取）：使用不同数据库和工具获取数据（特色内容：数据筛选与清洗的最佳实践）；数据预处理与质量评估。数据分析：使用统计软件进行Meta分析（特色内容：如何阅读和解释森林图）；解读统计结果和做出结论。综述论文撰写：结构与组织：如何构建综述的框架（特色内容：如何选择合适的学术期刊）；写作技巧：提高论文质量和接受率。通过这些步骤，你将能够掌握Meta分析的核心技巧，并成功发表相关文章。

𐟓Š SCI论文作图必备软件推荐 𐟎芤𘀣€𐟓Š Prism Prism是一款数据分析软件，适合对统计知识了解不深的用户。它提供八种类型的数据表，并使用非统计学术语言指导数据分析方法，如非线性回归、t检验、单向和生存分析等。二、𐟖𜯸 Lucidchart Lucidchart结合图表和数据可视化功能，帮助读者快速阅读。它提供丰富的模板，包括概念图、ER图、组织流程图和思维导图等，非常适合新手使用。三、𐟔砍ATLAB MATLAB是一款广泛应用的理工科制图软件，适用于计算生物学、物联网、机器人技术、无线通讯和机电一体化等领域。四、𐟓ˆ Sigmaplot Sigmaplot是制作2D和3D图表的理想选择。它提供超过百种2D和3D图表类型，包括散点图和森林图，并配有丰富的图库。五、𐟓Š Tableau Tableau提供多种可视化方案，并具备解释数据的功能。用户可以通过简单的操作生成各种图表，并进行数据探索。六、𐟓Š Qlikview & Qliksense Qlikview提供交互式图表，可以实时更新数据并显示数据的各种形态。Qliksense则是一种直观的自主数据可视化程序，支持自助可视化、自定义开发和嵌入式分析。七、𐟓Š FusionCharts FusionCharts提供超过百种图表和上千个地图，适用于从简单的柱状图到复杂的漏斗图。它还介绍了图表的适用范围和使用方法。八、𐟓Š Highcharts Highcharts提供色彩丰富的图表，支持2D、3D和动态图表，满足各种数据可视化需求。九、𐟓Š Datawrapper Datawrapper是一款简单易用的数据可视化工具，支持从Excel等数据源导入数据，并通过简单操作完成数据可视化。十、𐟓Š Plotly Plotly需要一定的代码基础，但功能强大，可以处理复杂的数据。用户可以利用Python或R建立数据库，并通过单个git命令进行数据部署，最终生成图表。

𐟓šMeta分析写作指南：从构思到完稿前言第一段：介绍流行病学背景第二段：当前治疗手段及其局限性，引出干预措施（即本研究内容）第三段：详细描述干预措施第四段：阐述Meta分析的目的和方法 Meta分析的目的和方法方案和注册纳入标准信息来源：说明所有文献信息的来源检索方法：至少描述一个资料库的检索方法（包括所有检索策略）研究选择：说明纳入研究的选择过程（包括初筛、合格性鉴定、纳入系统综述等步骤，以及最终纳入Meta分析的过程）资料提取：描述资料提取方法资料条目单个研究存在的偏移概括效益指标结果综合研究偏移其他分析结果初筛文献数、符合纳入标准文献数及最终纳入研究文献数，以及每一步排除文献的原因（可用流程图表示）每个被提取资料的文献特征（如样本量、PICOS、随访时间），并提供引文出处每个研究可能存在的偏移相关数据，以及结局层面的评估所有结局指标（有效性或有害性）的简单合并及综合效应值、可信区间（森林图表示）结果综合：说明每个Meta分析的结果，包括可信区间和异质性检验的结果研究间可能存在的偏移评价结果其他分析：如敏感性分析、亚组分析、Meta回归分析讨论总结主要发现与之前研究的比较对于临床实践的意义，可能机制的解读论文的局限性与优势结论资金支持

𐟓š 完成Meta分析的写作指南 𐟌Ÿ 𐟓 标题：Meta分析写作指南 𐟓š 摘要：背景：介绍研究的背景和目的。方法：详细描述研究方法和步骤。结果：总结研究结果和发现。结论：提出研究的结论和建议。 𐟓– 前言：流行病学资料：简要介绍相关流行病学背景。治疗手段及局限性：描述当前治疗手段及其局限性，引出本次研究内容。干预措施：详细介绍干预措施。 Meta分析的目的：说明进行Meta分析的原因和目标。 𐟓 方法：方案和注册：描述研究方案和注册情况。纳入标准：明确纳入研究的标准。信息来源：说明所有文献信息的来源。检索方法：详细描述检索方法，包括检索策略。研究选择：说明研究选择的过程，包括初筛、合格性鉴定、纳入系统综述等步骤。资料提取：描述资料提取的方法。资料条目：列出资料条目。单个研究存在的偏移：说明单个研究可能存在的偏移。概括效益指标：概括效益指标。结果综合：综合所有研究的结果。研究偏移：评价研究偏移。其他分析结果：提供其他分析结果，如敏感性分析、亚组分析等。 𐟓Š 结果：初筛文献数：报告初筛文献数，评价符合纳入标准文献数及最终纳入研究文献数。每个研究特征：说明每个被提取资料的文献特征，如样本量、PICOS、随访时间等。偏移相关数据：说明每个研究可能存在偏移的相关数据。结局指标合并结果：针对所有结局指标，说明每个研究各个干预组结果的简单合并及综合效应值、可信区间（森林图表示）。结果综合：说明每个meta分析的结果，包括可信区间、异质性检验的结果。偏移评价结果：说明研究间可能存在偏移的评价结果。其他分析结果：如敏感性分析、亚组分析、Meta—回归分析等。 𐟓– 讨论：主要发现总结：总结主要发现。与之前研究的比较：与之前研究的比较。临床实践意义：对于临床实践的意义，可能机制的解读。论文的局限性与优势：讨论论文的局限性和优势。结论：总结全文，提出结论和建议。

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