技能提升| 新范式：CHARLS、NHANES和GEO多数据库+机器学习联合分析，效果拉满

背景：随着单一公共数据库红利期消退，医学研究者面临基础实验和临床研究周期长、投入大的挑战。研究目的：通过CHARLS、NHANES和GEO多数据库与机器学习联合分析的培训，系统指导学员掌握跨数据库整合、多源数据清洗、跨国人群比较及分子机制与流行病学数据关联挖掘等核心技能，提升SCI论文选题竞争力和发表效率。结论：该培训涵盖生物统计方法、SCI写作技巧和期刊投稿策略，适合医学、公共卫生和生物信息学领域研究者突破科研瓶颈，高效产出高质量论文。