來源：丁香科研

評職稱要發(fā)一篇 SCI，但困擾很多

沒實驗條件、沒數(shù)據(jù)、還沒基礎

用臨床公共數(shù)據(jù)庫啊，數(shù)據(jù)庫里包含現(xiàn)成的大量數(shù)據(jù)，可以直接拿來做研究！

今天為大家盤點 7 大熱門公共數(shù)據(jù)庫，幫你鎖定最適合的數(shù)據(jù)庫，趕緊收藏~

一.CHARLS 老齡化數(shù)據(jù)庫

2025 年才到 6 月，CHARLS 發(fā)文量幾乎趕超去年，而且滿屏一區(qū)，中國的數(shù)據(jù)庫，還是牛！

CHARLS 數(shù)據(jù)庫包含中國 45 歲及以上人群數(shù)據(jù)，包含 1.7 萬人數(shù)，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(jié)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(yǎng)不良、貧血、骨關節(jié)炎、多發(fā)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(shù)據(jù)庫

HRS 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫有望成為 2025 年發(fā)文的有力工具。

大型縱向隊列研究具備 4 大優(yōu)點，這可是其他橫斷面數(shù)據(jù)庫所沒有的，總結下來就是數(shù)據(jù)豐富，數(shù)據(jù)維度多，好發(fā)文。

HRS 數(shù)據(jù)庫樣本量約 2W，包括

人口統(tǒng)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

PubMed 檢索到，靠 HRS 數(shù)據(jù)庫已有 2749 篇文章發(fā)表，滿屏一區(qū)二區(qū)（看下圖），HRS后續(xù)發(fā)文潛力持續(xù)走高！

三. NHANES 數(shù)據(jù)庫

年齡段廣泛：成人和兒童

數(shù)據(jù)模塊多：收集的數(shù)據(jù)包括人口統(tǒng)計學信息、社會經濟學、飲食和健康相關問題的訪談數(shù)據(jù)，以及醫(yī)學、牙科和生理測量的體檢數(shù)據(jù)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(yè)病科/環(huán)境醫(yī)學、眼科、耳鼻喉科、感染科、腎內科、營養(yǎng)科、肥胖醫(yī)學、口腔科、骨科/風濕免疫科、康復醫(yī)學科、婦產科/生殖醫(yī)學以及呼吸內科等。

NHANES 強烈優(yōu)勢：2021~2023 年數(shù)據(jù)已更新，新選題涌現(xiàn)，趕緊去挖！

四. GBD 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫，它收集了來自 204 個國家。

好發(fā)文章：今年爆火，選題多，目前高分高達 20%！GBD 數(shù)據(jù)庫更是頂刊 LANCET 的?？汀?/p>

限制少：流行病學數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

GBD強烈優(yōu)勢：今年剛爆火，各期刊喜歡，容易理解，新手上手簡單！

五. MIMIC 數(shù)據(jù)庫

官網：https://mimic.mit.edu/

數(shù)據(jù)可靠：MIMIC 數(shù)據(jù)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(jiān)護數(shù)據(jù)庫，很靠譜。收集超 19 萬名患者、45 萬次住院記錄的臨床數(shù)據(jù)，樣本量極大。

信息全面：包括人口統(tǒng)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(yōu)勢：MIMIC IV 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)來源：

不需收集數(shù)據(jù)，挖掘公共數(shù)據(jù)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(yī)藥、影像科

3 大優(yōu)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(fā)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(shù)據(jù)挖掘來找，因為比起常規(guī)的預后因子，基因層面的預后因子更多更豐富！

數(shù)據(jù)類型：各類腫瘤組織的 DNA 、RNA 測序數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(yè)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。

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