期刊简介
《法医学杂志》(CN 31-1472/R，ISSN 1004-5619)创刊于1985年7月，由中华人民共和国司法部主管、司法部司法鉴定科学技术研究所主办，是我国第一本向国内外公开发行的国家级法医学专业学术刊物。本刊创刊时为每期48页季刊，1996年改为每期64页，2005年改为每期80页，2006年变更为每期80页双月刊。2009年起正文纸张由80克双胶纸改为80克UPM雅光纸，采用了图文混排方式。
《法医学杂志》的办刊宗旨为：提供法医学及其相关学科的新理论、新技术、新方法等信息，为维护司法公正、贯彻依法治国的方略服务，促进国内外同行的学术交流和本学科的发展。
《法医学杂志》刊登的主要内容包括：法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果，也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章，全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。
开设的栏目有：研究论著、技术与应用、案例分析、经验交流、医疗纠纷、疑难案例报道、综述、专题讲座和教育培训等。
主要作者和读者群为：公安、检察、法院、司法行政系统等部门的法医工作者，各类司法鉴定机构中的法医学鉴定人，高校法医院系、法律系的师生，卫生医疗单位的医务人员和法律工作者。
本刊编辑部多年来奉行高水平、高质量、高品位的办刊方针，在办刊中严格执行有关国家标准和规范以及审校制度,编辑人员对稿件的处理精益求精。录用文章学术水平高，实用性强，栏目内容丰富，版面设计合理，图表制作精确，印刷装帧精良，深受法医学界专业人员、高校师生及司法鉴定领域中相关人员的欢迎和认可。为促进法医学学科发展、提高本学科的科研和检案水平以及法医学人才培养作出了重要贡献。
本刊自1997年被美国生物医学文献资料数据库MEDLINE收录，是中国第一也是目前唯一一本进入该数据库的法医学类期刊。自1999年起陆续被《万方数据》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》等全文收录;被全国医学综合性检索工具《中文科技资料目录-医药卫生》列为核心期刊收录;获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2008年起本刊被确定为荷兰医学文摘(EMBASE)数据库收录期刊和中国《全国报刊索引》核心期刊。2009年被“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)收录。2011年被中国科学引文数据库(CSCD)收录。2012年被Elsevier公司二次文献数据库(Scopus)收录。2013年 超星数字期刊。2015年 第四届《中国学术期刊评价研究报告(武大版)(2015-2016)》中，被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。2016年4月《法医学杂志》被中国社会科学院中国社会科学评价中心《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》的引文数据库收录为来源刊;10月，获准加入WHO西太平洋区医学索引(The Western Pacific Region Index Medicus, WPRIM)。
根据期刊引证报告最新统计，《法医学杂志》影响因子逐年上升，目前在法医学类期刊中，其影响因子名列榜首。
癌症基因组学的三大统计陷阱
时间：2025-08-14 17:06:49
在生物医学研究中，癌症基因组学因其复杂的分子机制和高通量数据的爆炸性增长，成为统计陷阱的高发领域。从公共数据库（如TCGA、GEO）提取的基因表达数据，到临床转化研究中的靶向治疗响应分析，每一步都可能因方法学疏漏导致结论偏差。本文将聚焦三大核心问题：P值操纵的隐蔽性、可重复性危机的根源，以及方法学规范的关键作用。
P值操纵：从数据挖掘到选择性报告
在癌症基因组学中，P值常被误用为“显著性通行证”。例如，通过t检验比较肿瘤与正常组织的基因表达差异时，研究者可能对同一数据集进行多次检验（如上万次基因的差异分析），却未校正多重假设检验带来的假阳性率膨胀。这种“钓鱼式分析”类似于在黑暗森林中盲目射击——即使没有真实效应，也会有偶然命中的目标。更隐蔽的做法是选择性报告：仅展示P值显著的基因（如TP53、KRAS等高频突变基因），而忽略未达标的其他结果。这种操纵导致TCGA等数据库中部分“驱动基因”的结论难以在独立队列中复现。
可重复性危机：技术噪声与生物异质性的双重陷阱
基因表达数据的可重复性问题常源于技术层面与生物学层面的混淆。例如，RNA-Seq数据虽能检测低丰度转录本，但不同实验室的建库方法（如polyA富集与核糖体RNA去除）会导致同一基因的定量值差异高达20%。这就像用不同品牌的尺子测量同一物体——结果必然存在系统偏差。此外，肿瘤样本的异质性（如HRD阳性与阴性患者的PARPi响应差异）若未被预先分层，ANOVA分析可能掩盖亚群特异性效应。回归分析中忽略批次效应（如测序平台差异）更会放大虚假关联。
方法学规范：从预处理到模型选择的系统性方案
解决上述问题需建立全流程质控体系。数据预处理阶段，异常值剔除应结合生物学意义（如拷贝数变异导致的极端表达值），而非单纯依赖统计阈值。标准化方法需匹配数据类型：RNA-Seq适用TPM/RPKM消除测序深度影响，而芯片数据需RMA算法校正背景噪声。在统计建模时，针对癌症基因组学的“高维小样本”特性，建议采用弹性网络回归（结合L1/L2正则化）替代传统线性回归，以平衡特征选择与过拟合风险。临床转化研究中，HRD状态评估需同步报告检测方法（如Myriad MyChoice CDx与实验室自建方法的敏感性差异），避免技术偏倚误导治疗决策。
癌症基因组学的统计陷阱本质上是数据复杂度与人类认知局限的碰撞。通过强化方法透明度（如预注册分析计划）、采用鲁棒性算法（如非参数检验替代t检验），以及推动数据共享（如GEO的原始数据上传规范），方能将“陷阱”转化为推动精准医疗的基石。