作为最近爆火的生信龙头方向，临床公共数据库分析中的分析是比较简单的，那么它能发高分的关键是什么呢？选题！选题！选题！重要的事情说三遍~
那么朋友们就该问小云了：该怎么选题？选什么方向好发文？
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下面小云就用一篇中南大学湘雅二院彭振宇团队最新发表在环境科学1区13分+Top 期刊J Hazard Mater上的NHANES数据库纯生信文章，给小伙伴展示下“环境污染”方向的使用攻略：文章利用NHANES数据库中的4000+队列进行横断面研究，分析重金属污染尤其是锰暴露对肌少症的患病率的影响，仅靠统计学分析就拿下了中科院1区TOP杂志，性价比相当高，赶快学起来！想上车临床数据库分析方向，但不知道怎么选题，需要思路设计/复现，定制生信分析的小伙伴可以直接扫码联系小云，这么好的发文途径千万别错过~
- 题目：重金属混合物中锰暴露与2011-2018年NHANES美国成年人肌少症患病率之间的关联
- 杂志：J Hazard Mater
- 影响因子：IF= 13.6
- 发表时间：2023年11月
研究背景
肌少症是一种以肌肉质量、力量和功能的不自觉丧失为特征的疾病。最新研究证据表明环境污染，包括PM2.5，PM10，O3，以及邻苯二甲酸盐提高肌少症的患病率，但锰暴露和肌少症患病率之间的关系仍不清楚。
研究思路
本研究纳入NHNAES数据库中，2011年至2018年，年龄在18岁或以上并且接受了重金属、体重指数(身体质量指数)和双能X射线吸收法(DXA)测量的个体。将采访时的年龄、性别、身体质量指数、教育水平、婚姻状况、家庭贫困收入比(PIR)、饮酒状况、吸烟状况、久坐时间、糖尿病和高血压作为协变量，氧化应激和慢性炎症作为中介因素。首先，进行逻辑回归分析以调查重金属对肌肉减少症患病率的单一影响，通过三个多变量逻辑回归分析来调整不同的协变量。第二，进行WQS模型分析，通过计算加权线性指数并分配相应的权重，分析评估重金属混合物对少肌症患病率的综合和单独影响。第三，使用BKMR模型来探索重金属混合物对少肌症患病率的总体影响。最后进行了线性回归中介分析，以探讨锰暴露与炎症(白细胞和碱性磷酸酶)和氧化应激(胆红素和γ-谷氨酰转移酶)之间的关系。
图1 患者选择流程
主要结果
1.研究患者的基线特征
本研究根据参与者选择流程共纳入了4957名参与者。其中，398例(8 %)被诊断为肌少症。此外，在肌少症组和对照组之间，年龄、性别、身体质量指数、教育水平、PIR、饮酒状况、糖尿病和高血压显著不同（表1）。
表1 患者基线特征
2. 逻辑回归模型中重金属暴露与肌少症患病率的风险分析
作者采用单变量和多变量回归模型评估log10转化的重金属浓度的四分位数和肌少症患病率之间的潜在联系。原始模型没有对任何协变量进行调整，模型I对所有协变量进行了调整，模型II对所有协变量和其他重金属进行了调整。结果显示，log10转化的锰在第四个四分位数（Q4）与肌少症患病率的升高有显著相关性。此外，还观察到在较高的四分位数中，锰导致肌少症的风险增加。线性趋势分析显示，在三个多变量回归模型中，log10 Mn浓度与肌少症患病率之间存在显著相关性（表2）。
表2 逻辑回归分析
3. WQS模型中重金属暴露与肌少症患病率的风险分析
作者应用WQS模型来检验五种血液重金属的综合效应与肌少症患病率之间的关系。WQS指数表明重金属混合物与肌肉减少症的患病率呈正相关，在校正所有协变量后，锰的WQS模型肌少症风险权重最高，为0.72，并且是正向影响（图2）。
图2 WQS模型分析
4. BKMR模型中重金属暴露与肌少症患病率的风险分析
作者使用BKMR模型来探索重金属混合物对少肌症患病率的总体影响。结果显示了当所有其他重金属的浓度保持在中值时，血液锰水平和肌肉减少症风险之间的正相关（图3）。
图3BKMR模型分析
5. 中介分析
作者最后分析了炎症(白细胞和碱性磷酸酶)和氧化应激(胆红素和γ-谷氨酰转移酶)在锰暴露和肌少症患病率之间的中介作用。结果显示碱性磷酸酶水平介导了血锰浓度和肌肉减少症患病率之间的正相关，分别占模型I中效应的6.20%和模型II中效应的7.29%（表3）。
表3 中介分析
小结
怎么样？看完文章有没有觉得“环境污染”方向真的大有可为呀？这个文章只用3种统计学分析就完成了一篇Top级别13分+的纯数据分析文章，这性价比简直了！把握住“环境污染”方向，做临床数据库分析或孟德尔随机化，发流行病学相关高分文章，真的不要太适合临床或公共卫生研究人员哟！不知道临床数据库分析怎么选题的小伙伴，快扫码联系小云来复现/设计思路或定制生信分析吧！
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