一、UK Biobank基础与临床研究思路

1，UK Biobank简介与优势

UK Biobank资源概述：50万参与者、全基因组测序、多维数据

临床医生利用公共数据库发文的成功案例剖析

2，UK Biobank数据结构深度解析

健康相关结构数据：生活方式、环境暴露、个人与家族病史

基因数据：全基因组测序、芯片数据、功能注释

影像数据：全身MRI、心脏脑部成像、DEXA扫描

实验室数据：血液、尿液生物标志物

3，数据申请流程详解与技巧

分步演示数据申请流程

如何撰写高质量的研究计划提高申请成功率

常见申请被拒原因及避免方法

二、Research Analysis Platform（RAP）的使用及写作

1，生存分析数据的准备

发病时间的确定，生存状态的确定

2，协变量的准备

协变量的提取

协变量的处理（类型的变换、缺失值的处理）

3，构建比例风险模型

训练集和测试集数据生成

模型的训练、验证

结果可视化（三线表、森林图、热图）

敏感性分析的原则

敏感性分析的一般方法

4，组学数据的分析（以蛋白组学为例）

对缺失值进行多重插补

Lasso进行蛋白筛选

利用筛选蛋白进行模型构建（预测模型）

蛋白功能查询与注释

蛋白功能网络的构建

5，论文复现深度解析，案例论文拆解

研究问题的确定

数据选择与分析策略

6，论文写作技巧

方法描述、结果呈现与讨论框架

UKB 数据的伦理申明

UKB 数据的数据使用权限申明

三、UK Biobank研究方法与案例实操

1，临床研究设计实战

基于UK Biobank的常见研究设计：队列研究、病例对照研究、全表型关联分析

临床变量选择与定义：ICD编码、自我报告、死亡登记数据

混杂因素识别与控制策略

2，背痛研究案例实操

案例背景：身体活动与背痛风险的关系——一项近期发表在Spine Journal的研究

实加速度计数据处理+ Cox模型构建

剂量反应分析+ 多基因风险评分分层

3，睡眠模式与2型糖尿病发病风险

基于加速度计的睡眠质量评估

时间序列分析与多变量调整

识别最佳睡眠时长与糖尿病预防的关联

四、UK Biobank高级专题与个性化方案制定

1，晚发性精神分裂症可改变风险因素研究

案例背景：利用UK Biobank识别晚发性精神分裂症的109个可改变风险因素

分析方法：

暴露范围关联分析(ExWAS)方法

多变量Cox模型构建

人群归因分数计算

领域特异性风险评分

临床意义：展示如何通过改变风险因素预防高达89%的晚发性精神分裂症

2，肥胖新分类与死亡率研究

案例背景：基于新提出的肥胖分类系统分析不同肥胖类别与死亡率

分析方法：

临床肥胖与preclinical 肥胖定义

死亡率数据关联

多变量调整与竞争风险模型

临床启示：超越BMI的肥胖评估在临床实践中的应用

3，AI与多组学在临床研究中的应用

UK Biobank中AI应用的典型案例

多组学数据整合分析策略

从单基因到通路分析的进阶方法

4，个人研究方案开发与指导

学员提出自己的研究想法

导师一对一指导完善研究设计

制定个人UK Biobank研究时间表与路线图

五、R语言临床医学应用实战

1，R语言分析肿瘤性疾病示例

TCGA数据下载

TCGA差异分析

功能富集分析

蛋白质互作网络分析

表达分析

生存分析

单因素cox回归分析

多因素cox回归分析

免疫分析

药敏分析

2，R语言分析非肿瘤性疾病示例

GEO数据下载

GEO差异分析

功能富集分析

蛋白质互作网络分析

表达分析

lasso回归分析

logistic回归

预后风险预测

六、辅助课程

1.学后交流、微信群、QQ群建立。

2.咨询、合作，技术团队深入探讨。

3.专题定制化内训。