来来来，集合集合！要说临床人发文哪家强，那临床数据库首当其冲啊，GBD、NHANES、UKB都是各大佬团队都在用的发文利器，咱们还不赶快跟上这波浪潮！
今天给大家分享一篇汕头大学近期发表的文章，这篇内容还不止用到了GBD一种数据库，同时还结合了UKB数据中的蛋白质组和代谢组进行了标志物筛选。如果你怕常规疾病的选题单一数据库不好发文？那在结合其他数据库或多组学呢，这创新性不就一下子上来了！
此外，研究在选题上还聚焦了“环境颗粒物污染”（APMP）这一新兴疾病风险因素，现在空气污染已经成为全球主要的健康威胁之一，所以探究APMP对疾病的长期影响也为全球公共卫生政策提供了重要依据。提到“环境暴露”这一方向，不知道大家有没有想起之前小记者给大家推荐的网络毒理学思路呢，常见的“网毒+分子对接+分子动力学模拟”也刚好是这一方向的常用手段呢，这要是在和GBD数据库结合，创新翻倍啊！
这么好的思路，难怪只用了33天就接收了，纯生信发二区Top就是这么香。如果大家对上面提到的选题或方法感兴趣，欢迎来滴滴小记者，我们有经验丰富的专业团队，可以为您定制专属方案和个性化生信分析哦~
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题目：环境颗粒物污染引起的心血管疾病的全球负担和生物标志物
期刊：J Transl Med
影响因子：6.1
发表日期：2025.3.22
研究背景
了解由APMP引起的心血管疾病（CVD）负担的演变模式至关重要。此外，对潜在机制的研究大多局限于实验室和动物模型，很少有大规模的基于人群的研究。
数据来源
研究思路
1.使用GBD 2021的数据分析了1990-2021年由APMP（PM2.5）引起的CVD的残疾调整寿命年和死亡率、APMP和HAP之间的负担变化，社会人口指数（SDI）的区域差异，并使用贝叶斯年龄-时期-队列模型预测了趋势。
2.研究还通过UKB中的蛋白质组和代谢组数据确定介导PM2.5暴露与CVD结局之间关联的生物标志物，并进一步分析其生物学作用。
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研究结果
1.研究发现不同地理区域中，中国和印度是2021年全球范围内由APMP导致CVD死亡率和DALYs最高的国家，而埃及和伊拉克的相对死亡率和DALYs最高。此外，研究发现高SDI地区中相对负担和死亡率较低，而低SDI地区则相反。
2.作者通过对跨国不平等分析发现在1990年APMP导致的CVD负担主要集中在高SDI国家，而到2021年这种负担逐渐向低SDI国家中转移。研究预测直到2030年APMP导致的CVD负担都将继续增加。
3.随后，作者又利用UKB数据库中收集到的代谢组和蛋白质组数据，揭示了介导PM2.5暴露与CVD结果之间关联的代谢物和蛋白质。研究共识别到了30种代谢物，其中白蛋白介导关联性的最强代谢物。KEGG分析显示GDF-15和TFF2分别是介导PM2.5暴露与新发CVD和CVD结果之间的最强蛋白质。
4.作者利用ROC曲线对单独PM2.5暴露和从代谢组、蛋白质组中识别到的标志物进行1年，5年和10年的预测，结果显示组学标志物在预测CVD结果方面具有显著优势，并且蛋白质组在短期预测中性能最佳。
5.最后，作者对PM2.5和代谢组、蛋白质组标志物对预期寿命的影响进行了分析，研究发现较低的PM2.5暴露及标志物水平均与更长的预期寿命显著相关，为评估个体和群体风险提供了重要依据。
文章小结
单拎GBD数据库来说，不需要太复杂的技术，只需要一台电脑进行统计分析就能实现，周期短，成本低，但发文又快又好；而当与其它方法结合时，虽然分析量略有增加，但同时内容创新性和文章分值也会增加。有想法的朋友们赶快上车吧！如果大家没有时间实操，也可以直接委托给小记者，无论是创新选题还是生信分析，项目评估还是方案设计都没有问题！跟住小记者，发文不迷路！
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