Meta分析在基因多态性与糖尿病相关性研究中的应用的任务书.docx

Meta分析在基因多态性与糖尿病相关性研究中的应用的任务书
任务：Meta分析在基因多态性与糖尿病相关性研究中的应用
背景介绍：
糖尿病是一种由多种因素综合作用引起的慢性疾病，其主要的特征是体内胰岛素的合成或者作用失去正常调节，导致血糖升高，从而对机体内多个系统造成不同程度的损害。近年来，研究人员发现糖尿病的发生与基因多态性密切相关，基因多态性是指一个基因编码区域内存在多种不同等位基因，这些不同等位基因对糖尿病的易感性有一定的影响。
任务要求：
1、通过收集多个相关研究，进行相关因素的筛选；
2、将相关研究中包含的数据进行合理的分类整理；
3、构建Meta分析模型，计算各个相关因素的效应量；
4、根据计算结果，评估各个相关因素的重要性；
5、撰写论文，描述Meta分析过程和结果，分析和讨论结果的实际意义。
任务步骤：
第一步：收集相关文献
Meta分析的第一步，是要收集足够数量的相关文献。基于糖尿病与基因多态性的相关性研究，可以搜索PubMed、WebofScience、CNKI、Wanfang等多个文献库。在搜索时应注意以下几点：
-关键词的选择：如“diabetesmellitus”、“genepolymorphism”、“meta-analysis”等；
-时间限制：检索最近5~10年的文献；
-限制条件：只选择人类研究、必须是英文或中文等。
第二步：筛选文献
从搜索到的各种文献中，筛选出符合条件的研究。具体的筛选方法包括：
-通过阅读标题和摘要，排除无关和重复文献；
-对符合条件的研究进行全文阅读，进一步筛选掉方法不清晰、数据缺失或有明显缺陷的研究。
第三步：数据提取和分类整理
在确认哪些研究符合条件后，将其中包含的数据进行提取和分类整理。这包括：
-提取每个研究中所使用的基因多态性位点，以及有关糖尿病患病与否的数据；
-对数据进行分类整理，包括病例组和对照组、每组样本的基本信息、各组的基因多态性载体情况等。
第四步：Meta分析模型的构建
通过计算每个研究中所使用的基因多态性位点和糖尿病发生的关联度，构建Meta分析模型。常见的Meta分析模型有Fixed-Effectsmodel和Random-Effectsmodel。选择哪种模型，需要根据不同研究的异质性来确定。
第五步：计算效应量
对每个研究中所使用的基因多态性位点和糖尿病发生的关联度，进行加权计算，得出各个相关因素的效应量。这些效应量的计算可能需要使用计算工具，如RevMan软件、STATA软件等。
第六步：评估相关因素的重要性
通过分析和比较结果，评估各个相关因素的重要性。针对得到的计算结果，可以采用不同方法进行分析、比较和解释。如通过计算结果的置信区间、计算I2、检测发表偏倚等来进一步评估相关因素的可靠性和重要性。
第七步：撰写论文
最后一步是撰写Meta分析过程和结果的论文。撰写论文通常包括以下内容：综述研究背景、说明Meta分析的方法和指导的原则、分析和讨论效应量、评估相关因素的重要性和其他方面。同时，还需要介绍本研究的创新点、差异点或其他结果的实际意义。