医学科研领域常有人评价UKB数据库“水”，这并不是说数据质量差，而是指发文模式高度标准化！只要掌握正确的数据挖掘方法，利用公共数据库也能发表高水平研究。
我们以影响因子20+的一项研究为例，拆解UKB的挖掘过程：
1. 量化暴露因素
研究首先将复杂的饮食问卷数据转化为定量的评分。为了保证客观性，作者使用了残差法校正能量摄入，并对评分进行了标准化处理。
2. 构建客观特征标签
利用LASSO回归算法，从2915种Olink血浆蛋白中筛选出与饮食模式高度相关的蛋白组合。将高维的组学数据降维，构建成一个单一的“蛋白质组学特征标签”。
3. 验证与替代
将新构建的客观标签与原始的主观问卷评分进行对比，研究证明，血液中的客观生物标志物比主观报告的问卷更能精准预测疾病风险。
【可复制的科研思路】
思路一：客观替代主观
利用数据库中现成的高通量数据，去找出哪些习惯让指标产生了变化，替代传统问卷，提升证据等级。
思路二：深挖致病通路
不要只做相关性分析！利用组学数据作为中间桥梁，进行多变量孟德尔随机化或蛋白组学MR，明确暴露因素是通过什么生物学路径导致了疾病。
思路三：展示临床价值
从单纯的风险比分析，升级为对预期寿命的绝对获益评估，直接展示研究成果的临床应用潜力。
对于初学者，建议先从传统评估与客观生物标志物对比的思路入手，利用UKB中大量的问卷数据和现成的生化指标，分析某种生活习惯如何影响特定科室的疾病指标。
#医学科研 #科研学习 #ukb #ukb数据 #ukb数据库 #UKB数据库分析 #UKB #UKB数据库 #公共数据库 #公共数据库挖掘
我们以影响因子20+的一项研究为例，拆解UKB的挖掘过程：
1. 量化暴露因素
研究首先将复杂的饮食问卷数据转化为定量的评分。为了保证客观性，作者使用了残差法校正能量摄入，并对评分进行了标准化处理。
2. 构建客观特征标签
利用LASSO回归算法，从2915种Olink血浆蛋白中筛选出与饮食模式高度相关的蛋白组合。将高维的组学数据降维，构建成一个单一的“蛋白质组学特征标签”。
3. 验证与替代
将新构建的客观标签与原始的主观问卷评分进行对比，研究证明，血液中的客观生物标志物比主观报告的问卷更能精准预测疾病风险。
【可复制的科研思路】
思路一：客观替代主观
利用数据库中现成的高通量数据，去找出哪些习惯让指标产生了变化，替代传统问卷，提升证据等级。
思路二：深挖致病通路
不要只做相关性分析！利用组学数据作为中间桥梁，进行多变量孟德尔随机化或蛋白组学MR，明确暴露因素是通过什么生物学路径导致了疾病。
思路三：展示临床价值
从单纯的风险比分析，升级为对预期寿命的绝对获益评估，直接展示研究成果的临床应用潜力。
对于初学者，建议先从传统评估与客观生物标志物对比的思路入手，利用UKB中大量的问卷数据和现成的生化指标，分析某种生活习惯如何影响特定科室的疾病指标。
#医学科研 #科研学习 #ukb #ukb数据 #ukb数据库 #UKB数据库分析 #UKB #UKB数据库 #公共数据库 #公共数据库挖掘
