【最后一天】UK Biobank數(shù)據(jù)庫(kù)（英國(guó)生物銀行）培訓(xùn)班

對(duì)臨床醫(yī)生而言，臨床工作與科研的雙重壓力日益加劇：既要完成繁重的臨床任務(wù)，又面臨晉升所需的科研產(chǎn)出要求。UK Biobank作為全球領(lǐng)先的大規(guī)模生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，目的是探求一些特定基因、生活方式和健康狀況之間的關(guān)系，提高對(duì)一些遺傳類(lèi)疾病致病基因的理解，包括癌癥、心臟病、糖尿病和一些特定的精神疾病，為臨床醫(yī)生提供了突破時(shí)間和資源限制的獨(dú)特機(jī)會(huì)。

UK Biobank數(shù)據(jù)庫(kù)包含50萬(wàn)名40-69歲參與者的深度數(shù)據(jù)，收集了遺傳、身體和健康數(shù)據(jù)，包括基因信息和血液樣本、生活方式及環(huán)境暴露數(shù)據(jù)，并已對(duì)10萬(wàn)參與者進(jìn)行了全身影像掃描，每人產(chǎn)生超過(guò)12,000張影像。這一前所未有的開(kāi)放獲取數(shù)據(jù)庫(kù)使大量與健康相關(guān)的研究成為可能。

UK Biobank數(shù)據(jù)庫(kù)資源規(guī)模空前

50萬(wàn)參與者的深度基因型數(shù)據(jù)與表型數(shù)據(jù)

全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)覆蓋所有參與者

15萬(wàn)參與者的全身多模態(tài)MRI掃描數(shù)據(jù)

長(zhǎng)期隨訪數(shù)據(jù)包括住院、癌癥登記、死亡登記等

10萬(wàn)樣本的血漿蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)

5萬(wàn)樣本的血漿代謝組學(xué)數(shù)據(jù)

01、培訓(xùn)目標(biāo)

1，掌握UK Biobank數(shù)據(jù)庫(kù)申請(qǐng)全流程，有效規(guī)避申請(qǐng)過(guò)程中的典型錯(cuò)誤。

2，通過(guò)臨床科研真實(shí)案例，幫助學(xué)員高效獲取并分析UK Biobank與臨床實(shí)踐緊密關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。

3，將臨床問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可研究的數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題，搭建從臨床思維到研究實(shí)踐的橋梁。

4，完成一項(xiàng)可直接應(yīng)用于研究課題的項(xiàng)目方案，實(shí)現(xiàn)“學(xué)即能用”。

5，理解如何將UK Biobank數(shù)據(jù)與自有臨床數(shù)據(jù)結(jié)合

02、培訓(xùn)時(shí)間及費(fèi)用

2026年07月17日— 2026年07月20日 遠(yuǎn)程在線培訓(xùn)

（第一天數(shù)據(jù)及操作軟件調(diào)試，共授課三天）

每人4300元，醫(yī)咖會(huì)會(huì)員優(yōu)惠價(jià)4000元

03、主講專(zhuān)家

來(lái)自清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院等高校醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)學(xué)科帶頭人、擅長(zhǎng)各類(lèi)型醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘。發(fā)表數(shù)十篇專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)學(xué)術(shù)論文及SCI論文，主編或參與編寫(xiě)多部著作。參與多家三甲醫(yī)院臨床生物信息學(xué)的研究合作，科研及授課經(jīng)驗(yàn)很豐富。

04、參加對(duì)象

各省市、自治區(qū)從事臨床醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程等科室主任醫(yī)師、副主任醫(yī)師、住院醫(yī)師等臨床科研工作者相關(guān)人員；國(guó)內(nèi)各重點(diǎn)大學(xué)、科研院所相關(guān)研究領(lǐng)域的博士、碩士相關(guān)研究生和學(xué)者等：

05、課程大綱

一、準(zhǔn)備部分

一、R語(yǔ)言基礎(chǔ)

1.R語(yǔ)言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2.R語(yǔ)言的基本操作

3.R語(yǔ)言中外部數(shù)據(jù)的導(dǎo)入

4.R語(yǔ)言的基本統(tǒng)計(jì)

5.R語(yǔ)言的基礎(chǔ)繪圖

二、臨床研究概述

1.常見(jiàn)臨床SCI文章類(lèi)型

2.臨床研究分類(lèi)

3.臨床研究統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

4.混雜因素與交互作用

5.臨床研究回歸分析

6.傾向性評(píng)分匹配（PSM）

7.危險(xiǎn)因素研究

8.臨床預(yù)測(cè)模型

9.臨床工具變量回歸

10.廣義相加混合模型

二、UKB數(shù)據(jù)庫(kù)概述

一、UKB基本信息和頁(yè)面概況

1.UKB總體介紹

2.UKB數(shù)據(jù)收集產(chǎn)生

3.UKB數(shù)據(jù)的基線階段：?jiǎn)柧碚{(diào)查、體測(cè)、生物樣本采集；

4.UKB數(shù)據(jù)的隊(duì)列階段：在線隨訪、主題問(wèn)卷、慢性病跟蹤

二、UKB數(shù)據(jù)使用流程

1.UKB數(shù)據(jù)申請(qǐng)資格審查

2.UKB數(shù)據(jù)完整申請(qǐng)

3.UKB數(shù)據(jù)釋放

4.UKB數(shù)據(jù)合規(guī)研究

5.UKB數(shù)據(jù)研究通報(bào)

三、UKB數(shù)據(jù)特點(diǎn)

1. UKB數(shù)據(jù)的更新

2.UKB數(shù)據(jù)支持的研究范圍

3. UKB關(guān)聯(lián)的非腫瘤疾病類(lèi)型數(shù)據(jù)

4. UKB關(guān)聯(lián)的腫瘤疾病類(lèi)型數(shù)據(jù)

5. UKB關(guān)聯(lián)的死因分析數(shù)據(jù)

6. UKB數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的變量

7. UKB的生活方式、健康病史、診斷檢查、家族環(huán)境、基因組學(xué)數(shù)據(jù)

8.UKB與其他數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合分析介紹：聯(lián)合NHANES高分論文介紹。

四、UKB數(shù)據(jù)模塊分類(lèi)

1.人口特征

2.生物樣本

3.基因組學(xué)

4.健康結(jié)局

5.在線隨訪

6.原始數(shù)據(jù)

五、實(shí)操演示

1.UKB數(shù)據(jù)檢索技巧與策略

2.UKB數(shù)據(jù)下載與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講解

六、研究案例與應(yīng)用

1.UKB常見(jiàn)和熱點(diǎn)數(shù)據(jù)字段介紹：

睡眠規(guī)律指數(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位、穿戴設(shè)備指標(biāo)（如?腕溫度節(jié)律）

2.R語(yǔ)言數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.UKB研究變量制備代碼演示

三、UKB數(shù)據(jù)界面介紹

一、UKB重要頁(yè)面導(dǎo)覽

1. UKB主頁(yè)

2.UKB關(guān)于數(shù)據(jù)

3.UKB健康相關(guān)

3. UKB基線測(cè)量

4.UKB項(xiàng)目管理

二、UKB數(shù)據(jù)相關(guān)頁(yè)面

1.數(shù)據(jù)介紹

2.數(shù)據(jù)理解

3.數(shù)據(jù)瀏覽

4.數(shù)據(jù)搜索

5.數(shù)據(jù)字段

6.數(shù)據(jù)格式

7.合成數(shù)據(jù)

8.死亡報(bào)告

9.癌癥報(bào)告

10.癌癥詳情

11.工具下載

三、UKB數(shù)據(jù)分析工具

1.離線分析工具

2.在線分析工具

四、UKB原始數(shù)據(jù)模塊介紹

一、評(píng)估中心

1.觸摸屏

2.人口統(tǒng)計(jì)學(xué)

3.早年經(jīng)歷

4.性別特異性

5.認(rèn)知能力和口頭訪談

6.體格檢查和眼科測(cè)量

7.影像數(shù)據(jù)

二、生物樣本

1.血細(xì)胞計(jì)數(shù)

2.血液生化

3.傳染病

4.核磁共振代謝組學(xué)

三、在線隨訪

1.心理健康

2.24小時(shí)召回飲食

3.食物和偏好

4.工作環(huán)境

5.在線認(rèn)知功能

6.消化道健康

7.疼痛體驗(yàn)

四、額外暴露

1.當(dāng)?shù)丨h(huán)境

2.身體活動(dòng)測(cè)量

3.心臟監(jiān)測(cè)

五、健康相關(guān)結(jié)果

1.基礎(chǔ)護(hù)理

2.住院數(shù)據(jù)

3.首次出現(xiàn)醫(yī)療狀況

4.死亡登記

5.癌癥登記

五、UKB數(shù)據(jù)字段關(guān)鍵參數(shù)

一、數(shù)據(jù)字段信息

1.Date-Field

2.Description

3.Category

4.Participants

5.Item cont

6.Stability

7.Value Type

8.Item Tyle

9.Strata

10.Sexed

11.Instances

12.Array

13.Debut

14.Version

15.Cost Tier

二、數(shù)據(jù)字段信息

1.Data

2.Notes

3.Related Data-Field

4.Resources

5.限制數(shù)據(jù)

三、數(shù)據(jù)檢索實(shí)操

六、UKB數(shù)據(jù)下載

一、AMS賬戶頁(yè)面介紹

二、從AMS 的 Basket 上下載數(shù)據(jù)

三、RAP平臺(tái)介紹

七、UKB研究案例

1. 睡眠規(guī)律指數(shù)(Sleep Regularity Index)及相關(guān)論文

2. 社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位(Socioeconomic Status)及相關(guān)論文

3. 虛弱指數(shù)（Frailty Index，F(xiàn)I）及相關(guān)論文

4. 加速度計(jì) (Accelerometer)及相關(guān)論文

5. 三酰甘油-葡萄糖指數(shù)（TyG）及相關(guān)論文

6. 握力及相關(guān)論文

7.空氣污染及相關(guān)論文

8.尚未被廣泛關(guān)注的高級(jí)指標(biāo)

9. 建立自己所需的指標(biāo)

八、研究變量制備

一、研究變量制備示例論文

二、研究變量制備導(dǎo)圖

三、變量搜索方式1 Browse by Primary Category

四、變量搜索方式2 Search

五、SES定義

九、UKB論文產(chǎn)生流程

一、UKB相關(guān)論文“踩分點(diǎn)”

二、UKB論文的選題

1.代謝相關(guān)研究

1.1UKB代謝標(biāo)志物

1.2代謝疾病領(lǐng)域典型論文

2.心腦血管研究

2.1 UKB心血管疾病相關(guān)變量

2.2心血管疾病領(lǐng)域典型論文

3.腫瘤研究

3.1 UKB腫瘤相關(guān)變量

3.2腫瘤疾病領(lǐng)域典型論文

4.精神疾病研究

三、UKB論文的數(shù)據(jù)處理

四、UKB論文的統(tǒng)計(jì)分析和展示

五、UKB論文的寫(xiě)作

六、UKB挖掘的三個(gè)階段

1.準(zhǔn)備階段

2.初步階段

3.多數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合

4.多方法聯(lián)合

5.多PI聯(lián)合

十、UKB數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘?qū)崙?zhàn)

一、UKB數(shù)據(jù)提取與預(yù)處理

1. 社會(huì)人口學(xué)變量

1.1變量類(lèi)型、命名規(guī)則、觀測(cè)函數(shù)

1.2家庭收入變量：編碼規(guī)則、缺失數(shù)據(jù)處理、

1.3種族變量：編碼簡(jiǎn)化、處理原因、R代碼示例

1.4學(xué)歷變量：變量特點(diǎn)、處理建議、編碼說(shuō)明

1.5湯森貧困指數(shù)：變量特征、分類(lèi)方法、R處理示例

1.6就業(yè)狀況變量：原始編碼、簡(jiǎn)化處理、R代碼示例

2. 生活方式變量

2.1吸煙：變量構(gòu)成、編碼方法、預(yù)處理邏輯

2.2飲酒：變量構(gòu)成、編碼特點(diǎn)、計(jì)算方法、注意事項(xiàng)

2.3飲食：評(píng)價(jià)維度、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)、蔬菜攝入計(jì)算：變量構(gòu)成、編碼規(guī)則、計(jì)算方法、處理原則、各成分具體標(biāo)準(zhǔn)

2.4 睡眠：變量維度、變量選擇依據(jù)、健康睡眠評(píng)分、高階睡眠指標(biāo)

2.5 體力活動(dòng)：MET的定義與計(jì)算、體力活動(dòng)的編碼方式、體?活動(dòng)分類(lèi)變量、?階體?活動(dòng)指數(shù)與運(yùn)動(dòng)時(shí)間規(guī)律性

2.6 額外暴露變量：空?污染、核?指標(biāo)、預(yù)處理?法

3.病史變量

3.1主要病史變量

3.2基礎(chǔ)疾病合并處理

3.3高血壓

3.4冠?病

3.5糖尿病

4. 健康相關(guān)結(jié)局

4.1健康結(jié)局變量

4..1.1ICD-10編碼系統(tǒng)

4.1.2?院診斷變量：變量結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)特點(diǎn)、相關(guān)變量

4..1.3 特定疾病時(shí)間計(jì)算

4.2癌癥結(jié)局變量

4.3死亡相關(guān)變量

4.4首次出現(xiàn)變量

4.5數(shù)據(jù)預(yù)處理

二、基于UKB的模型構(gòu)建

1.模型構(gòu)建的思路與關(guān)鍵點(diǎn)

2.Y變量的確定

3.X變量的確定

4.混雜因素的控制

5.雙重關(guān)聯(lián)

6.實(shí)踐要點(diǎn)

7.實(shí)例分析

三、多元線性回歸

1.模型核心概念

2.模型參數(shù)解釋

3.logistic模型基本介紹

3.1模型特征：數(shù)據(jù)要求、樣本量估算

3.2轉(zhuǎn)換原理

4.Cox回歸模型基本介紹

4.1生存分析

4.2生存影響因素分析

4.3不同人群生存比例差異分析

4.4Cox回歸模型

四、模型構(gòu)建實(shí)戰(zhàn)演示

1.線性回歸模型的構(gòu)建與系數(shù)解釋

2. logistic回歸模型的構(gòu)建與系數(shù)解釋

3. 建Cox?例?險(xiǎn)回歸模型的構(gòu)建與系數(shù)解釋

五、基于UKB數(shù)據(jù)庫(kù)的亞組分析

1. 亞組分析的背景和意義

2. 亞組分析的?法和模式

2.1案例?：降糖藥物療效評(píng)估及UKB特殊考量

2.2案例?：UKB健康?預(yù)研究

3. R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

六、基于組學(xué)數(shù)據(jù)的實(shí)戰(zhàn)分析

1. 基因組學(xué)

1.1 GWAS_表型數(shù)據(jù)文件的制定

1.2 GWAS_Merge_and QC

1.3GWAS-Regeine1

1.4GWAS—QC

1.5GWAS_可視化

1.6RAP-PRS的計(jì)算

2.蛋白質(zhì)組

2.1蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的處理

2.2 蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的分析

2.3 蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)建模

2.4蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)果分析

七、基于UKB的潛在類(lèi)別分析

1. 潛在類(lèi)別分析的背景和意義

2. 潛在類(lèi)別分析樣例

3. 潛在類(lèi)別分析基礎(chǔ)概念

4. 潛在類(lèi)別分析?法

5. UKBiobank中的潛在類(lèi)別分析

5.1社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)地位分析

5.2慢性病分析

5.3體檢結(jié)果處理

5.4?物標(biāo)志物處理

5.5?常?為數(shù)據(jù)

5.6選題?向

5.7注意事項(xiàng)

十一、輔助課程

1.學(xué)后交流、微信群、QQ群建立。

2.咨詢(xún)、合作，技術(shù)團(tuán)隊(duì)深入探討。

3.專(zhuān)題定制化內(nèi)訓(xùn)。

06、國(guó)內(nèi)外學(xué)者已見(jiàn)刊文章

1，糖尿病和貧血之間的關(guān)聯(lián)：來(lái)自NHANES和英國(guó)生物庫(kù)的證據(jù)

2，共有490640名英國(guó)生物庫(kù)參與者的全基因組測(cè)序

3，每日總體力活動(dòng)量和強(qiáng)度、步數(shù)和癌癥事件風(fēng)險(xiǎn)。來(lái)自英國(guó)生物庫(kù)的證據(jù)

4，UKB-MDRMF：基于英國(guó)生物庫(kù)數(shù)據(jù)的多疾病風(fēng)險(xiǎn)和多發(fā)病率框架。

5，腸易激綜合征與全因和特定原因死亡率之間的時(shí)間依賴(lài)性關(guān)聯(lián)：英國(guó)生物庫(kù)內(nèi)的一項(xiàng)前瞻性隊(duì)列研究

6，心房顫動(dòng)會(huì)增加全因性癡呆、阿爾茨海默病和脈管系統(tǒng)疾病的風(fēng)險(xiǎn)：英國(guó)生物庫(kù)373415名參與者的隊(duì)列研究

07、聯(lián)系方式

聯(lián)系人: 小咖4號(hào)

微信號(hào)：xys2019ykh

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