今天这篇推文小编继续推出easystats中的parameters包，该包可以帮助使用者更好的理解自己构建模型的参数，主要作用如下：
前文说到，在PDE5和ED这篇文章中，作者提到血压的数据是meta分析整合而得的。因此我也关注了一些gwas meta分析的知识，METAL是最常见的，简单介绍一下~
metasoft是一款对多个study的GWAS分析结果进行meta分析的工具，该软件执行速度快，而且配套了画森林图的工具，非常的方便，官网如下
近年来基于严格设计的随机对照试验（RCT）已经被公认为评价干预措施疗效的最佳手段，这种比较所采用的针对两组研究结果比较的定量综合方法，被称为传统的 Meta 分析方法。传统 Meta 分析通过合并多个直接比较的研究而得到一个综合的评估结果，从而克服了单个研究样本量不足的缺陷，提高了研究的检验效能，特别是研究结果出现不一致时，运用 Meta 分析对判断某种干预措施的有效性与否发挥了重要作用。当欲开展两种干预措施利弊比较(A vs B)的 Meta 分析，但不能找到 A vs B 直接比较的 RCT，却可找到 A vs C与 B vs C 进行比较的 RCT，我们可以将 C 作为共同对照，通过 A vs C 与 B vs C的比较结果来间接得到 A vs B 的疗效比较，这种方法叫做间接比较(indirect comparison)。在实际的临床工作中，临床医生常常需要同时比较多种干预措施，权衡利弊以进行临床决策，这时证据网络中既存在直接证据，又存在间接证据，这种综合直接及间接证据的分析方法即为网状 Meta 分析（Network Meta-analysis, NMA）。 网状 Meta 分析可以同时比较三个或三个以上干预措施的疗效，因而被认为是传统 Meta 分析的扩展及延伸，即 NMA 可基于严格设计 RCT 同时比较多个干预措施，对直接及间接比较进行综合性分析。当无直接比较的研究存在时，间接比较成为提供有价值的卫生决策信息的有效途径；当有直接比较的研究存在时，综合直接比较与间接比较的研究结果能够提高结果的精度。不仅如此，NMA 还能够就不同干预措施的疗效进行排序，提供每一个干预措施是最佳干预措施的概率。关于 Meta 分析方法的研究迄今已经有 30 多年的时间，NMA作为一门新崛起的、一种循证医学统计学方法，越来越受到流行病学家、统计学家、临床研究者及药学家的关注及青睐。
这个代码以 ipynb后缀名的文件存储，我打开这个文件的方式是使用 Jupyter lab，安装好anaconda3以后jupyter lab默认就可以使用了。
meta分析是对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予合并分析，综合评价研究结果。其方法已广泛应用于医学领域 ,且日趋完善。常规meta分析均是对数据进行一次性合并，并不能看到不同研究逐个纳入后引起的动态变化。而累积meta分析恰恰弥补了这一劣势。
网状meta分析（Network Meta-Analysis,NMA）是一个用来比较多种不同治疗方案对疾病影响的有效方法，它最大的优势在于能使用间接比较的方法去评价无直接临床实验比较的两种治疗方案的优劣。
大家应该很熟悉meta分析，所谓meta分析就是一个全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程。今天我们给大家介绍一个在R语言中进行meta分析的工具metafor包。我们通过这个包把相应的meta分析的常规的一些图为大家介绍下。
继上周分享了血液中的蛋白组学相关网站后➡【孟德尔随机化】血液循环中的蛋白质组：常用网站一网打尽，今天我们继续扩充孟德尔随机化GWAS数据的来源吧~
随年龄增长大脑会出现全脑代谢降低的情况，但这是否影响脑代谢的形态是未知的。来自华盛顿大学医学院的Manu S. Goyal 等人所在的研究团队基于PET技术测量了从20岁到83岁的认知正常的成年人的大脑葡萄糖摄取，耗氧量和血流量。这篇发表在Cell Metabolism期刊上的研究发现了年龄相关的脑葡萄糖摄取量的减少超过氧气利用率的下降，导致了大脑有氧糖酵解（AG，aerobic glycolysis）的丧失。而在总脑葡萄糖摄取，氧气利用和血流量的形态随年龄保持稳定的基础上，大脑有氧糖酵解的形态变化非常显著
【1】 Optimistic Rates: A Unifying Theory for Interpolation Learning and Regularization in Linear Regression 标题：乐观率：线性回归中插值学习和正则化的统一理论 链接：https://arxiv.org/abs/2112.04470
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来自美国巴尔的摩马里兰精神病学研究中心的Peter Kochunov等人在 JAMA Psychiatry期刊发文，确定在精神分裂患者中改变的白质连接是与两大核心受损的认知功能（即信息传导速度降低和工作记忆损伤）有关。研究内容有三个主要亮点：（1）损伤的全脑白质结构对于处理速度和工作记忆有主要影响，这两种损伤也是精神分裂症的主要认知损伤。（2）全脑和局部白质分析均发现，各向异性分数对工作记忆的影响被处理速度间接调控。（3）在各向异性分数-处理速度-工作记忆通路，白质损伤区受处理速度的间接影响最大。 背景 严
机器人是一种拥有无尽可能性的技术，尤其是当搭配了智能技术时。近段时间创造了许多变革性应用的大模型有望成为机器人的智慧大脑，帮助机器人感知和理解这个世界并制定决策和进行规划。
Meta分析是综合现有证据的重要工具。它通常用于医学和临床环境中，以评估关于治疗或暴露对感兴趣结果的影响的现有证据。基本思想是将先前研究中感兴趣的影响的估计汇总在一起。在进行Meta分析 时必须做出的选择是固定效应和随机效应之间的选择。在这篇文章中，我们将看看这种选择的一些后果，实际上研究正在测量不同的效果。
我们的日常生活中充斥着各种需要推断原因和结果的问题，比如，吸烟是否会导致肺癌，大学教育是否能够提高收入水平？有时，当我们试图回答这些问题的时候，会陷入相关的陷阱，即认为相关等于因果。
统计假设检验报告了假设观察结果的可能性，例如，变量之间没有关联或集合之间没有差异。
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平，不愿意动手实战，提高自己。对这样的小白来说，各种拥有操作界面的软件可能是更适合，比如orgin和prism等等，其实R里面也有类似的骚操作，比如新手绘图一站式R包ggstatsplot，你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件：
所以作者开发这个R包: DupChecker: a bioconductor package for checking high-throughput genomic data redundancy in meta-analysis
今天这篇推文，小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法，主要内容如下：
【1】 A proposal to integrate Data Envelopment Analysis and Le Chatelier principle 标题：一种将数据包络分析与Le Chatelier原理相结合的建议 链接：https://arxiv.org/abs/2111.05763
文章标题：《Genome-wide association meta-analysis identifies GP2 gene risk variants for pancreatic cancer》，链接是 https://www.nature.com/articles/s41467-020-16711-w
基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面做个简要的综述。多元统计的特殊应用在CRNA的其它任务列表（task view）里也会提及，如：排序（ordination）会在Environmetrics（http://cran.r-project.org/web/views/Environmetrics.html）里说到；有监督的分类方法能在MachineLearning（http://cran.r-project.org/web/views/Machi
在安装目录，有一个名为metal的可执行文件，该程序用法很简单，只需要编写一个配置文件，然后执行即可，所以关键在于配置文件的编写。在软件的安装目录，有一个名为example的文件夹，提供了两个示例，其中的metal.txt就是配置文件。
文章来源：OBSTETRICAL AND GYNECOLOGICAL SURVEY 影响因子：1分左右 文章题目：Association Between Mental Stress and Gestational Hypertension/Preeclampsia: A Meta-Analysis 文章类型：meta综述
本文将介绍用R软件的meta数据包介绍连续数据资料的Meta分析。meta数据包提供分析连续数据的命令是: metacont()，能够计算连续型资料的固定效应值或随机效应值，命令提供了SMD和MD两种方法。
一篇高质量的meta分析需要在选题、检索文献以及筛选文献这三部分花很大的精力。在讲解文献检索和筛选之前，我想和大家讲讲如何选题？一般来说，Meta分析的选题和一般的科研选题几乎没有差别，但是meta分析其实更偏向与临床实践应用，在这一点上它和一般的理论研究和基础实验研究有较大的差别。大多数的meta分析是用来评估治疗方案（包括药物和手术）的临床疗效的，为更好地指导临床实践提供证据支持，比如昨天和大家分享的他汀类药物预防心血管疾病的meta文章，因此meta分析本身也是循证医学（Evidence-based Medicine，EBM）的一个重要组成部分。当然除了评估疗效，meta分析还可以用来进行一定的病因推断，比如有一些观察性试验得出在老年人中，糖尿病患者摔倒的风险升高，而有一些试验则发现相反的结果，于是就有人做了一下meta分析，其研究结果发现在患有糖尿病（尤其是需要胰岛素治疗）的老年患者中，其摔倒的风险显著升高（Journal：Age aging, IF = 4.511）。这个研究也就确定了老年人摔倒的潜在致病因素即为糖尿病。所以，meta分析的选题主要来自临床实践，文献阅读以及平时的生活观察，其实处处皆可有课题。
全文6,358字(不含代码)，8 图，阅读 25 分钟。封面图源：pexels.com
Note! 需要注意的是, 对于mixed-effects models，只会绘制fixed effects，因为默认random effects是没有置信区间的•﹏•.
Note! 需要注意的是, 对于mixed-effects models，只会绘制fixed effects，因为默认random effects是没有置信区间的。•﹏•. 补充：可以使用merDeriv包计算random effects的置信区间。
在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
在科学研究中，设立对照是一项基本原则，如病例对照研究的病例组和对照组、队列研究中的 暴露组和非暴露组，临床随机对照试验的试验组 和对照组。
得到10个细胞群，marker分别是：Pi16+, Col15a1+, Ccl19+, Coch+, Comp+, Cxcl12+, Fbln1+, Bmp4+, Npnt+ and Hhip+
对于GWAS分析而言，增加样本量是提高检验效能的最直接有效的方式。目前常规GWAS项目的样本量约为1000 cases vs 1000 controls，这样的样本量能够检测到的相关SNP位点基本属于common SNP, 频率在1%以上，对应的OR值也通常在1.2以上，对于低频和罕见突变位点，常规的样本量则无法有效检出，因为携带对应Allel的样本太少，很难达到统计学显著性。 对于多基因复杂疾病而言，其相关联的的SNP位点肯定不仅限于common SNP, 为了有效检测相关联的低频和罕见变异位点，需要进一步增加GWAS分析的样本量，然而考虑到样本收集的难度，周期和实验成本，单个项目很难达到有效的样本量。鉴于这个情况，最直接的解决方案就是合并多个GWAS项目的结果，来达到增加样本量的目的。多个数据集的合并分析，正是meta分析大展身手的时候。
对于以往研究的总结是帮助我们了解之前的研究情况，结果以及寻找新的研究方向不可或缺的一步。由于这种总结的必要性，所以也诞生了很多基于不同类型的文章。所以今天就基于论著的不同部分，来简单介绍这些对之前研究结果进行总结分析的文章。
从广义上讲，meta分析是指试图将几项研究结果结合起来的统计分析。这一术语是由统计学家Gene V Glass在1976年向美国教育研究协会发表的演讲中创造的。从那时起，meta分析不仅成为医学的基本工具，而且在经济学，金融学，社会科学和工程学中也越来越受欢迎。负责制定循证医学标准的组织，如英国国家健康和护理卓越研究所（NICE），广泛使用meta分析。meta分析在医学中的应用目的是直观的，一般旨在测试相对于标准治疗的新疗法的功效，倾向于基于相对小的样品。（例如，目前在ClinicalTrials.gov上列出的最大的四项呼吸道疾病试验也仅仅有533名患者入组。所以使用“所有信息来源”来获得更准确的结果似乎“毫无疑问” 。但是，对于很多事情来说，细节决定成败。meta分析重建立严格搜索相关研究的系统评价标准非常关键。研究者必须努力避免“选择偏见”，“发表偏见”和其他困难。
重度抑郁症(MDD)患者可能难以治疗或有禁忌症，因此无法使用抗抑郁药物治疗。重复经颅磁刺激(rTMS)等替代疗法不断发展，其中包括与传统rTMS相比具有优势的θ脉冲刺激(TBS)。本研究的目的是确定和荟萃分析所有随机对照试验(rct)的疗效数据，调查TBS作为一种治疗重度抑郁症的方法。已发表的随机对照试验(rct)报告(2010年1月1日至2020年10月23日)通过在计算机化数据库中系统检索来确定，然后对单个报告进行纳入审查。纳入标准包括初级诊断的MDD，为期一周的10个疗程的治疗，以及任何形式的TBS治疗。使用Cochrane GRADE方法学和PRISMA标准对单个试验进行评估。纳入了10项rct的数据，代表667名患者。其中，8项随机对照试验比较了TBS与假治疗，1项随机对照试验比较了TBS与标准rTMS(即，对左背外侧前额叶皮层进行高频刺激[HFL])。证据质量评估结果表明，在汉密尔顿抑郁量表(HRSD)测量的反应上，TBS优于虚假。TBS与rTMS的HRSD反应率比较无统计学差异。TBS和rTMS副作用发生率无统计学差异。TBS与伪TBS的积极作用以及TBS与标准HFL rTMS的非劣效性的发现支持了TBS治疗抑郁症的持续发展。
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。用以综合展示每个被纳入研究的效应量以及汇总的合并效应量。
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据
重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD) 与脑萎缩、衰老相关疾病以及死亡事件的风险增加有关。本研究在一个大型多中心国际数据集中，研究了成人MDD患者大脑的提前衰老，以及这一过程是否与临床特征相关。本研究汇集了来自全球19个样本集中T1加权MRI图像的大脑测量数据，进行了一项mega分析。通过测量来自ENIGMA MDD工作组对照组 (952名男性和1236名女性) 的7个皮质下体积、34个皮质厚度和34个表面积、侧脑室和总颅内体积，预测实际年龄 (18–75岁)，来评估健康脑龄。将学习到的模型系数应用于927名对照组男性和986名抑郁症男性、1199名对照组女性和1689名抑郁症女性，以获得独立的无偏差脑龄预测值。计算预测“脑龄”和实际年龄之间的差异，来代表预测脑龄差异 (brain-predicted age difference, brain-PAD) 。平均而言，与对照组相比，MDD患者的brain-PAD 高出+1.08岁(SE 0.22) (Cohen's d=0.14, 95%置信区间: 0.08–0.20) 。然而，这种差异似乎不是由特定的临床特征 (复发状态、缓解状态、抗抑郁药物使用、发病年龄或症状严重程度) 驱动的。这项研究显示了MDD患者中与年龄相关的大脑结构异常的微妙模式。观察到大量组内差异和组间重叠。未来，需要对MDD和躯体健康结果进行纵向研究，以进一步评估这些brain-PAD估计值的临床价值。本文发表在 Molecular Psychiatry杂志。
【1】 Dependent Bayesian nonparametric modeling of compositional data using random Bernstein polynomials 标题：基于随机Bernstein多项式的成分数据依赖贝叶斯非参数建模 链接：https://arxiv.org/abs/2108.13403
传统的meta分析（直接meta分析，也称直接比较）是一个有效获取临床证据的方法，它是在系统评价各个临床试验的基础上，运用统计学合并效应量的方法，获得不同方法在治疗某一疾病方面的有效证据。举个简单的例子，他汀类（statin）药物被广泛运用于各种高血脂疾病的治疗之中，是一线抗高血脂药，而这类药物有不同的衍生物，这些衍生物的临床要用却不完全一致，现在已有大量的临床试验去评价他汀类和非他汀类药物在高血脂中治疗效果的差异，但结果却不一致，具体试验如下：
但一旦你陷入这种打包好了的高级绘图函数的甜蜜时，你的想象力，你的绘图技能，也将止步在那里。
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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