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粉丝一呼叫，阿鲸马上到！最近阿鲸又收到了一个粉丝朋友的私信：看了这么多篇临床公共数据推文，感觉单独用NHANES很难发表高分了，多多少少要加点机器学习/孟德尔随机化，要么就是加一个特别新颖的方向。如果想单独通过数据库发高分，还有什么好的推荐呢？ 这可找对人了， 生信鲸在生信圈摸爬滚打10年+，找生信发文方向和创新思路那是一把老手有需要的朋友欢迎扫码联系哟~ 目前生信发文确实比较内卷，简单套路肯定都被大家用烂了。想突破并非不可能，关键在于转换思路，换个赛道。接下来，阿鲸将以一篇即将在8月发表的GBD（全球疾病负担）文章为例，看一下GBD数据如何0实验发表高分论文的！ 1. 未来预测模型 ：文章不仅提供了1990年至2020年全球 痛风的患病率 和因痛风而 生活年限受损 （YLDs）的估计数据，而且还预测了到 2050年 的患
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