以前总是觉得meta分析出文章的速度比较快,学完纯生信之后,感觉纯生信出文章的速度更快,学完临床预测模型后,感觉更快了。预测模型虽然比较快,但是前提是需要可以搞到医院数据。像下面这篇SCI文章,估计得到数据之后10分钟就能把结果做出来。
1、利用单因素logistics回归分析和lasso回归筛选因素
2、构建多因素logistics回归模型并绘制列线图
3、绘制校准图
4、绘制决策曲线图
就是这么简单,做完这些就可以发文章了,分析内容比纯生信数据挖掘少多了。基于现成的代码流程,基本上是10分钟的事情,当然这也是在熟练操作的基础上。如果是新手的话,则需要更长的时间,因为你对分析流程和代码不熟悉。
纯生信好不好发?这个就需要看选择的期刊和遇到的审稿人,有些期刊或者审稿人因为你没有补实验验证而拒稿。同样的道理,预测模型也是看你遇到的审稿人,一般我们用数据构建好模型之后还需要额外的数据来验证。在很多情况下,我们收集的数据只够建模,而没有额外的数据验证,有可能因此而被拒稿。
文章好不好发,是相对而言的,没有绝对的好发,取决于idea,结果阳性程度,物质基础(补实验条件,额外的队列数据验证等等),遇到的期刊和审稿人,既需要实力也需要运气。
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