2015年，中国科学家屠呦呦凭借发现治疗疟疾的青蒿素，荣获诺贝尔生理学或医学奖。青蒿素来源于黄花蒿，是一种倍半萜内酯化合物，疗效稳定且副作用小，是一线抗疟疾药物。近年来，多项研究表明，青蒿素除抗疟作用之外，在治疗自身免疫性疾病，代谢性疾病及某些类型肿瘤方面同样具巨大的发展前景。
随着全民健康意识的增强，市场上推出了很多“0糖0脂0卡”概念食品；深受年轻人、减肥健身人士以及糖尿病人喜爱。甚至部分父母在购买零食的时候也更向于选择这些“吃了约等于没吃”的健康美食。
顶级期刊心头好，高分文章跑不掉！今天为大家简单介绍一篇IF=9.8北大学者用GBD数据库写的一篇文章，逻辑清晰、主题明确，简简单单就上了SCI！
2025年8月21日，天津大学学者在柳叶刀子刊《Eclinicalmedicine》（医学一区，IF=10.0）发表了一项多中心回顾性队列研究，旨在开发并外部验证一套可解释的多任务机器学习（ML）模型，用以预测横纹肌溶解症患者的四项临床结局：急性肾损伤（AKI）、病情严重度、肾脏替代治疗（RRT）需求及院内死亡率。
近年来，预测模型在护理领域可以算是热门选题。无论是申请课题，还是硕士论文，预测模型统统都能驾驭。先前我们就发现过两篇由中国学者发表在SCI二区的预测模型的文章，有意思的是两篇文章都属于同一个研究团队！
如果问哪个临床公共数据库最值得挖掘？NHANES必有一席之地！今天分享的这篇文章“薅”的还是Nhanes 的羊毛，中国学者用“心脏代谢”新指标拿下SCI一区！想发文的朋友抓住这个新思路赶紧上车吧！
孟德尔随机化真的是太“秀”了！今天给大家带了一篇上海交通大学的学者发表在Nature子刊的精彩文章，仅用“GWAS+孟德尔随机化”就拿下21分+！
今天分享的文章也是由中国学者写的，用的却是未更新前的GBD 2019数据库。对GBD数据感兴趣的不妨学习一下这个思路，说不定能用上最新的GBD数据库发表一篇自己的文章！
别再只盯着单个数据库了，联合多个数据库同样能发高分文章！今天分享这篇文章就联合了HRS和ELSA数据库发了一区，感兴趣的不妨继续往下看！
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NHANES数据库用得好，高分文章少不了！NHANES数据库的挖掘向来让人头疼，而这段时间我们却发现了该数据库的一个热门思路-用癌症幸存者数据发文，短短一个月内中国的学者们用它连发三篇SCI！
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