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优质案例

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授课时长

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Meta分析

介绍

Meta分析属于二次研究，是对已经发表的高质量文献的二次分析，采用统计方法将多个针对同一问题的临床研究进行合并，是对已发表文章进行数据提取统计分析的一种研究。
所以Meta分析是无需做实验，无需收集数据，就可以进行的一种研究。

经典Meta

经典Meta分析包含非网状的常见Meta类型，例如RCT对照的Meta分析、单臂、单组率、诊断、相关系数、剂量反应、累积等Meta类型。
如果你是初学者，初步接触Meta可以选择从经典Meta类型入手。

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网状Meta

网状Meta分析包含常规的网状Meta分析以及诊断网状Meta分析。
如果您想研究的问题涉及多个干预措施间接比较，可以选择网状Meta类型。

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高阶Meta

高阶Meta分析属于更复杂更有难度的一种Meta分析类型，包含基于影像超声的Meta分析，预测模型Meta分析、机器学习Meta分析、伞状Meta分析等。
适合影像超声方向，或者本身有Meta基础的学员。

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生信分析

介绍

生信分析，是指利用生物信息学工具、方法和技术对生命科学数据进行分析和研究的一个领域，基于测序数据进行分析的文章就是属于生信分析的文章。
生信分析指导类型包含：传统生信分析、单细胞测序类、孟德尔随机化类、网络药理学类。

肿瘤

肿瘤方向的生信分析主要以TCGA、TARGET等肿瘤数据库结合GEO数据进行验证，对肿瘤致病基因，以及不同分型肿瘤的差异基因进行讨论。并在免疫浸润，风险评分等方面对是筛选的标志物的作用进行分析。

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非肿瘤

非肿瘤方向的生信分析主要是通过对转录组、蛋白组、代谢组等数据，筛选一种及多种疾病的致病相关标志物。一般以GEO数据库为主要的分析数据库，根据数据提供的表型信息进行特征分析。

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孟德尔随机化

孟德尔随机化是一种统计方法，利用遗传学原理来探索环境暴露、行为特征、生物学标志物与疾病之间的因果关系。适用于基因与暴露结局指标关系的研究。

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临床研究

介绍

临床研究是运用临床数据进行的数据清洗、统计分析然后成文的一种研究，一般常见的有回顾性研究、预测模型、随机试验对照试验等。
临床研究的数据来源可以是您自己收集的，也可以是挖掘公开数据库获取的。

公共数据库

挖掘公共数据库的临床研究类型具有数据获取快速、数据量大的优点。
目前统计之光可以指导三个临床数据库的挖掘，分别是SEER数据库、MIMIC数据库、NHANES数据库。

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有临床数据

如果您已经有收集好的临床数据，不知道应该如何利用这些数据进行临床研究，可以选择基于现有数据的临床研究项目，专业老师根据您的数据协助您进行方案设计并指导后续统计分析与写作。

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可收集数据

如果您可以收集数据但是还不知道如何收集，或者收集什么数据，选择可收集数据套餐，老师为您制定数据收集方案，定制化一对一教学收集方案并指导后续统计分析与写作。

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