摘要：
关键词回归分析是ASO优化的基础。它涉及到评估关键词的搜索量、竞争强度和转化率等因素,帮助开发者确定最佳的关键词组合。这可以通过使用专业的ASO优化工具,如AppAnnie、Sen... 关键词回归分析是 ASO 优化的基础。它涉及到评估关键词的搜索量、竞争强度和转化率等因素,帮助开发者确定最佳的关键词组合。这可以通过使用专业的 ASO 优化工具,如 App Annie、Sensor Tower 等,来收集和分析相关数据。
除常见的 App Annie 和 Sensor Tower外,业界还有其他一些优秀的 ASO 优化工具可供选择,如 MobileAction、TheTool 和 Appfollow 等。这些工具提供全面的关键词分析功能,包括关键词搜索量、竞争情况、排名变化等,帮助开发者更好地规划和执行 ASO 优化策略。
在完成关键词分析后,开发者需要将优化策略应用到应用程序的标题、关键词、描述等方面。持续监测关键词排名变化,及时调整优化方案也非常重要。只有通过不断的测试和优化,应用程序才能在日益激烈的市场竞争中脱颖而出。
如何做好竞品分析？
网络上关于写产品竞品分析的文章很多，做运营类竞品分析的文章比较少，所以今天抛砖引玉和大家分享一下，我在分析竞品运营中的思考和心得。
每天发生在我们APP里各种变化都是值得运营学习的最好材料，尤其是竞品的变化，更是有许多与自己直接相关的经验可以学习。
通过观察和分析竞品，能够帮助我们了解动态变化，市场格局，找到细分机会；获取灵感，吸收经验，策划优质活动。 当竞品出现杀手级功能或病毒型活动的时候，也能够迅速跟进，被对手验证不成功的活动，我们也可以少走弯路。
要想写好一份竞品运营分析报告，
就需要先知道好的标准是什么。
在我看来，好的标准主要是和写报告的具体目的有关，能不能实现写报告的目的才是衡量是不是好报告的唯一标准。
比如领导让你去研究一下竞品的用户运营情况写份报告：
有可能是为了寻找可借鉴学习之处，
有可能是为了摸查竞争对手情况做好应对策略，
也有可能是作为融资计划的参考数据，
还有可能是看你最近工作量不饱和给你找点事做（囧）。
以上几种不同的目的，需要的分析报告非常不同，有可能满足其中一种目的的优秀报告，换到另外一种目的下，就会变得参考价值很低。
常见的竞品运营分析主要目的和侧重点有哪些呢?
1.学习优点
需要独立思考，通过表象看到内在的本质原因，多问自己几次为什么。
2.开拓市场
在没进入这个领域之前，想看看有哪些竞争者，重点通过多维度的横向对比判断全局。 也要把竞品及用户群重合的潜在竞争对手考虑进去。
3.竞争策略
重点分析优缺点，细分人群的需求满足情况，竞争策略一般会从对方的弱点及未满足的细分需求主要着手点。
4.预防性策略
重点通过分析过往运营活动节奏和类型，推测竞品的可能动向，同时这个需要定期观察更新。
5.用于求职加分
至少在一个维度上分析透彻，可以包含一些对产品层面的分析研究，适当地表示出对产品和行业的乐观和喜爱。
明确了做这个报告的目的，接下来就可以更具体的操作了。
确定竞品分析对象的方法，是先全面后精选:
“先全面”就是尽可能找到竞品和潜在竞品，是为了对行业全面了解
“后精选”是为了聚焦关键竞品
如果是比较主流，常见的直接搜索关键词就会出来比较多的产品了。 因为主流产品都会认真地优化ASO，尽量让自己的产品在热门核心关键词能够被搜到，所以这个方面找起来还是比较容易的。
如果是新的领域和行业，可以到这几个新产品发现平台去搜索看看。 Producthunt是新产品曝光平台的鼻祖，可以看到每天新产生的各种新产品。 36氪旗下的Next是国内类似平台的追随者，更多国内的产品会在这平台发布。 mind和today分别是爱范儿和IT桔子旗下的平台，也还不错，可以作为一个补充。
另外，也要看看用户群有重合的产品，即使不是直接竞品也可以考虑进来分析，就像牙膏和牙刷，彼此之间不是竞品，但用户群是一样的，在很多市场策略、运营方法上也是类似的。
怎么样可以把需要的产品找全面呢？
【关键词搜索延展法】
通俗来讲，就是通过一个关键词搜索出来的结果，找到其他相关的关键词。
举个例子：
比如，我尝试一下我不太熟悉的一个婴幼儿领域，搜索“婴幼儿”后就会发现很多相关的关键词，比如“早教”、“胎教”、“启蒙”、“宝贝”、“宝宝”、“萌宝“；
通过搜索“早教又收获了一些关键词，比如：“识字”、“认水果”、“学数字”、“拼音”、“讲故事”等；
通过搜索“胎教”又发现了“母婴”、“妈咪”、“儿歌”、“起名字”、“亲子教育”、“辅食”、“育儿”等关键词。
通过一个关键词，搜出来的信息提取更多相关的关键词，在通过关键词继续搜索信息，再提取关键词，直到这些关键词能够形成一个看起来相对完整的信息图谱，就对这个领域大概有哪些东西有一个相对完整的了解。
另外，通过网络微信搜索，朋友圈搜索都是个很好的信息补充，有的时候可以惊喜地发现到一些一般搜索引擎搜不到的东西。
竞品分析找全面了之后，还是要回归最初开始做竞品运营分析的对象去选择，如果是为了学习优点，一般选择竞品里比较领先的几款产品，如果是为了开拓市场，就要多选几款进行横向比较。
查看一些这个领域的分析文章，了解一些这个领域的专家是怎么看行业发展，获取一些优质的观点和认知，以及拓展下看问题的角度，还能收获一些行业的数据和发展预测。
这种资料一般在科技媒体上比较多，以下是常用网站推荐：
数据一般是一家公司的核心机密，任何时候不会全盘地分享出来。 所以对于很多人来说，获取竞品的数据觉得是件非常困难的事情。
尽管一些核心数据我们无法直接获得，但我们也是可以间接获取到一些相关数据。
1. 自己测量统计、抓取数据
可以通过实际体验产品，记录产品的数据变化，从而推断出整个平台的部分产品数据。
有些数据则是可以批量抓取的，尤其是web端的产品，有些数据是显性可见，但手工统计比较麻烦的，可以让开发同事写个脚本跑一下统计出来。
2. 用已知数据进行推测
有一些数据可以利用数据之间的关系，进行推测和估算。
比如想知道某款竞品APP的下载量，我们可以查的到是一些安卓市场的下载量数据，比如应用宝、360、网络、华为应用市场的下载量数据，假设不同手机的下载比例基本一致的情况下，加上自己家产品在不同应用商店的下载量，就可以推断出这个竞品在没有公开下载数据的应用市场（苹果、小米）里的下载量了。
如果自己并没有相对应的产品已知数据，那就用公开报告里的手机市场份额进行推断，比如微信的手机终端型号分布数据，推断出竞品的总体下载量。
3. 获取公开的数据报告、文章报道
这部分可以到研究机构专业的数据报告里去看，比如艾瑞、易观、199it、Talkingdata、企鹅智库、爱知客等，虽然大部分需要付费，但也有不少有价值的免费内容可以参考。
如果公司规模大一些了，还是可以考虑付费买一些数据的，比如Appannie里的，可以看到更多直接的数据，比用推测的方法准确多了，而且是动态变化的。
4. 混入竞品的种子用户群
种子用户群里的用户相对活跃，可以主动和其他用户聊天，了解用户想法和需求，且和对方工作人员沟通起来也很容易，通过混种子群，一点一点地也能够知道不少竞品最新的动态、数据等信息。
注意事项：
1. 现在刷数据的行为非常多，公开数据很多不准确，不要全信，始终保持对数据的怀疑！对得出的结论，也要保持谨慎，有可能的话多用其他角度进行交叉验证。
2. 判断不要过于主观，尽可能深入问题本质，多问自己几遍为什么？真的吗？还有什么原因？ 有什么可以佐证？
产品和运营是紧密结合的，运营是需要基于产品的，所以我认为在做运营竞品分析的时候，离不开对产品的理解和分析。
所以在选择分析维度的时候，有时候也要加上产品的维度。
下面我列出了综合类、产品类、运营类的一些维度：
实际分析中，结合竞品分析的目的，选取几个（不是全部！！！）作为分析的维度。
不同的维度在不同类型的产品中重要性也不同，怎样知道哪些维度会比较重要呢？
从产品的核心流程相关的维度就会比较重要，比如电商产品，浏览和下单是最核心的流程，所以和浏览、下单有关的，如UV、跳出率、下单率、SKU、GMV就肯定会在电商产品中比较重要，需要作为重点分析的维度。
『体验法』
要做分析，先从体验开始。 体验一款产品或活动，可以分别从小白用户视角、忠实用户视角、产品设计视角来看，完整地走完整个流程，去感受整个被引导过程中的心态变化，包括困惑、冲动、烦躁、愤怒、喜悦、诱惑。
通过对产品的整体体验，对产品有个基本的认知，是运用所有方法的基础。
对比法』
分析方法中最重要的就是对比法了，因为对比之后发现的差异，最能发现有价值的信息。
对比中既可以是A产品和B产品进行对比，也可以是同一产品不同时期的对比。
不同产品之间的对比，有一个技巧，就是用表格将不同的产品、不同的维度列出来，逐一填充不容易遗漏，最终形成一个看起来非常直观的表格。
下面有个图示，可以参考一下：
（图片截图自一份网易团队很早之前的一份分析报告）
如果上面这个表，用纯文字进行表述，你可以想象下写的人和看的人都会有多累。
在同一产品不同时间阶段的对比上，多结合不同时间段的背景和产品特点，深入思考变化的具体原因。
另外提醒一个非常重要的操作方法，就是一定要把流程图画出来，分析产品务必要画出产品流程图，分析运营活动就画运营流程图，把流程图画出来，就能看到很多表面上看不到的区别。
如果不信的话，你们可以试着去画一下，京东、美团、唯品会3个产品的下单流程，然后就会发现不少意外的收获。
同一产品不同时期的对比，我举一个我日常经常分析的例子，比如我想了解过去1个月虎嗅的公众号哪些文章很火，哪些没人看，从而帮助我了解科技阅读爱好者的喜好，从而对我下一步写出用户更喜欢的文章会有帮助。
我是这么操作的，首先统计一下虎嗅网过去1个月的206篇文章标题、阅读数和点赞数，然后看阅读数最高的前20篇文章，而阅读数最低的10篇文章，并分析和研究，造成这样差异的原因在哪里。
（图：虎嗅网 4.17-5.17阅读数前20的文章）
（图：虎嗅网 4.17-5.17阅读数最差的11篇文章）
受制于篇幅，我这里就不做深入分析了。只从标题和阅读数上简单分析可以发现2个结论：
1. Papi酱、成人用品展、杜蕾斯空气炮、网络莆田系、直播等热门话题的报道和剖析本身就容易带来更高的关注和流量。 给我的启发是，如果有机会结合热点写一些深度文章会有不小的传播。
2. 阅读量最低的10条中有6条都是广告。
上面还只是从标题和阅读数之间的关系去分析，打开每篇文章对应分析，还会有很多有价值的发现。
『测试法』
通过做一定提前规划的动作进行测试，根据实际反馈，得到有价值的结论。
比如想知道一个社区产品竞品的用户内容喜爱倾向，想了解这个产品的用户，到底是喜欢干货、鸡汤、美女、时政还是八卦，提前把每个类别的内容准备3份，每天选3个时间段，每天按预定的时间发，然后看用户反馈得出结论。
这样做每一类内容都至少3份，消除了一些内容质量的差异，3个时间段都有发，消除了时间段不同的差异，最后体现的效果，就会相对准确一些。
下面这个图就是根据上面的计划要求排的一个内容投放时间表，根据表排的时间发内容，并进行阅读量的统计，这样根据实际反馈得到的结论就会更靠谱一些。
通过最后测算出来的阅读量，发现这个用户群比较喜欢鸡汤和美女，对时政内容不感兴趣。
『推断法』
根据现有的数据和资料，做出一定的推断，从而得出结论。
比如想研究某个活动对某个公众号的效果，在这个活动前，该公众号头条阅读平均是1000（7天以上），某个活动后头条平均阅读数增加了200（7天以上），根据公众号打开率一般在10%上下，就可以粗略地估计出来，这次活动增粉大概是2000人左右，实际的话应该会更少一些，因为会有新增的粉丝打开率高一些，且估算的期间还有非活动带来的增长，所以粗略估计下来，应该是增粉1000-2000人之间。
再看到竞品做这次活动，送了一台999元的手机，10张电影票，成本大概是1500元，也就是这个活动的平均增粉成本在0.75-1.5元/个，如果觉得这个成本可接受，就可以换个噱头模仿对手，同时在各方面多做些转化率的优化，这样就可以通过借鉴和优化得到一个很好的活动策划了。
有些过往活动信息找不到了怎么办？
很多APP里的活动主要是通过Push或者Banner进行推广，活动结束之后就很难找到这些信息的入口了。 有个小技巧，一般比较重要的运营活动都会在APP同名的公众号进行发布，浏览公众号历史消息，就可以获取到不少过往活动运营信息。
『套用工具、模型』
分析问题中常用的分析工具：5W2H分析法、十字象限分析法、MECE原则等；市场和战略中常用的方法，如SWOT分析、波特五力分析模型、波特价值链分析模型、SCP分析模型、麦肯锡矩阵等。
这些工具模型都能搜索到，有兴趣可以去学习下。
1.报告阅读体验要好：
要充分考虑到阅读报告人的体验，能够让他清晰地理解到你的观点、论据。 一般我们在认真看长文件之前，都会先快速拉一遍扫一眼，对于阅读体验差的文件，都会下意识地认为这份文件的质量不会太高。
阅读体验好，有几个具体的注意事项：
a. 要有目录，章节结构明了，规范段落，加上“1.1、1.2”这样的标识。
b. 排版清晰，段距、行距适中，字体大小有层次感。
c. 图文并茂，多用图表，不容易描述的地方要加截图。
2.一定要有结论：
分析报告不是小说，一定要有结论！不能让别人看了你很长的研究论述之后，还要费尽心思猜你想要得出的结论。
即使分析的对象比较复杂，目前无法准确判断得到推论，也是有一个“结论”，即“情况复杂有待进一步研究”。
分析的结论一般可以包括两大部分，一是对研究对象的分析总结，二是对自己的行动建议。
3.观点和描述不要过于主观
过于主观的分析，很难让人信服和接受。即使有主观感受，也试着分析一下，是由哪些客观原因造成的？
举例：“这个界面我比较喜欢就比较主观，可以分析下喜欢的原因是什么？是更简洁？间距合适？色彩更好？效果很酷？
“这个下单流程体验还不错”也比较主观，好在哪里？加载更快？步骤更少？更符合原有习惯？支持支付方式更多?
如果比较复杂的主观描述，可以用打分替代。
比如对于某个模块的体验，描述好不好的如果用词语的话，就会有“还行”、“很好”、“很棒”、“不错”、“牛逼”、“超赞”的话，就不好进行对比，到底是“牛逼”更好，还是“超赞”更好？
这种情况下，就可以对于这个方面用分数进行衡量，比如用0~10分对这个体验进行打分，这样就能够相对客观地得出不同产品更直接的对比了。
4.求职提交报告的建议
在结构清晰的情况下，字数多、页数多一般代表你的投入了很多，这会在态度上首先赢得一部分加分。
写整体竞品分析比只分析求职产品风险小一些，因为只分析求职的这家产品，不太可能在认知上超过面试官，有亮点也不容易出现，有纰漏却很容易显现，加上竞品一起写就会更容易出彩。
报告最好生成在线链接，再用短链接+二维码工具生成一个二维码，嵌入到简历中，方便HR打开。
最后说的话
其实要完整看完这篇完整挺不容易的，要实际开始写更不容易，甚至是痛苦的，这是很正常的，因为毕竟对这个行业不够了解，需要消耗大量脑细胞进行学习、思考。
但也正是因为这样，写竞品分析报告是一个很好的学习成长的机会。
不想写、懒得写的人会逐渐落后，相反的，能够沉下心来写的人，能够在职场上逐渐拥有一个差异化的竞争力。
你想什么时候开始写一份呢？
产品运营到底应该干什么？对什么负责？
很多刚刚入行的产品运营人员不知道应该做什么，聚焦在具体的事情上，而没有一个整体、宏观的把握，今天，我们就从狭义的产品运营角度（用户生命周期）来探讨一下产品运营人在宏观层面应该怎么把握工作的重点。产品运营的定义：在产品和用户之间建立连接，并通过一些列手段产生价值。产品运营的宏观框架：AAARR海盗模型。通俗的理解就是，用户怎么来，来了怎么活跃，活跃之后怎么留存，留存之后怎么为产品付费，用户付费之后怎么进行口碑传播。AARRR模型也是一个典型的漏斗模型。
医学论文开题报告
整理了两篇医学论文开题报告范文，欢迎参考其格式。
医学硕士开题报告范文-《治疗四肢长骨骨折不愈合》
关键词：钢丝环扎 四肢长骨骨折 济南论文 开题报告
一、选题依据、目的和意义：
骨折不愈合是骨科临床常见病症，其中以四肢长骨多发，例如胫骨，股骨，肱骨等，针对四肢长骨骨折不愈合二次手术我院多才用植骨术配合LCP重新内固定。 自体髂骨作为植骨材料具有较多的优点：如取材简单、组织相容性好、无移植排斥反应、骨诱导作用强等，这些优点使得髂骨成为一种最佳的植骨供材，这在临床上已形成共识。 植骨是治疗骨折不愈合的重要方法,其机制是爬行替代所引起的支架作用与供给矿物质的作用,爬行替代顺利进行的条件要求准确的复位、充分的植骨和坚强的固定。 为达到充分的植骨，及早促进骨折愈合，我们采用髓内外360°植骨的方法，外用钢丝环扎，配合LCP坚强内固定，术后3~12个月内进行随访，根据愈合情况和功能恢复情况分析手术的临床疗效。 选题目地在于探讨治疗四肢长骨骨折不愈合的手术改进方法和疗效，为临床治疗提供参考。
本课题以导师多年的临床资料为依据，通过对骨折不愈合手术治疗的国内外文献进行系统整理，结合山东中医药大学附属医院骨科病房对四肢长骨骨折不愈合患者的随访调查及回顾性分析，根据骨科特殊生物力学特点和导师治疗骨折不愈合的多年临床体会，分析治疗效果，并对手术中的细节问题做初步探讨与论述。 同时也希望可以通过对导师的临床实践的研究、总结，能为今后的临床工作提供一些帮助和指导。
二、本课题目前国内外研究的动态、水平
治疗骨折不愈合，可分为手术治疗和非手术治疗，其中手术治疗最重要的就是植骨术加更改断端内固定。 骨折不愈合应用自体骨移植治疗效果显著，已经形成共识。 植骨是治疗骨不连的重要方法,植骨方式临床多采用髓内外联合植骨。 沿肌间隙进入, 骨膜下小心剥离显露骨折部位, 取出内固定器械, 清除骨断端间瘢痕, 咬除硬化骨, 打通髓腔, 修整骨折端, 手法复位, 按照骨缺损情况取骨。 髓内植骨以比髓腔稍粗的骨棒,贴紧髓腔骨质;髓外上盖植骨宜用螺丝钉固定植骨块;骨碎屑充分填充残余的空隙,这样才能确实达到植骨的目的和要求。 自体皮- 松质骨植骨的爬行替代缩短了骨折愈合过程,新鲜的自体骨具有生物活性,不存在免疫排异,无传染疾病的风险,同时存在骨传导和骨诱导能力。
内固定物更换得坚持以下原则，原钢板内固定者,可更换成交锁髓内针或更长的钢板置于张力侧;原交锁髓内针内固定者,可选用更大号髓内针或钢板内固定;原先短钢板内固定者，可改成较长的钢板。 所有病例均需植骨。 更换内固定物后,，术后石膏外固定者,应及早进行肌肉收缩锻炼活动,骨痂生长良好后,去石膏开始关节屈伸功能锻炼。 但是临床上医师应该具体问题具体对待，可以根据骨痂生长情况酌情处理,出院时务必详细医嘱病人注意事项,配合医生,直到骨折完全愈合。 LCP钢板内固定适用于四肢长骨骨折不愈合,可用拉力螺钉固定碎骨块及移植骨块, 并对断端行轴向加压锁定。 手术关键是将骨折端的瘢痕结缔组织全部切除, 骨端硬化骨全部咬除, 露出正常骨质, 钻通髓腔, 植入的骨块必须牢固的嵌入缺损区, 间隙用松质骨填满,。 应积极正确指导术后功能锻炼, 严格定期随访及指导。 避免过早的不正确的负重。 综上所述，对于骨折不愈合的治疗，自体骨移植疗效确切，安全稳妥，技术成熟，应用广泛，值得提倡。
三、课题研究的主要内容
1.临床资料
本研究病例均采集于山东中医药大学附属医院骨科病房
(二)采集时间
2009年5月～2010年12月
(三)病例选择
1.诊断标准[2]
(1)病史：明确的外伤史，骨折后6个月没有愈合，并且没有进一步愈合倾向已有3个月。
(2)症状：患者骨折端成角、旋转、侧移位、短缩畸形或者节段性骨缺损、持重疼痛或不能持重、局部在应力下疼痛等。
(3)体征：局部窦道形成、流脓、假关节形成或伴有局部软组织瘢痕、缺损等
(4)辅助检查：X线表现：骨端硬化，髓腔封闭;骨端萎缩疏松，中间存在较大的间隙;或骨端硬化，相互成为杵臼假关节等这三种形式中的任何一种就可以定为骨折不愈合。
2.纳入病例标准：
(1)符合本病诊断标准;
(2)骨折平均愈合时间超过半年以上，有假关节形成;
(3)骨折平均愈合时间超过半年以上，多次复查X线拍片显示，骨折线
清晰可见，未见内外骨痂或内外骨痂极少;
(4)拍片显示骨折线增宽，骨折端骨面致密性硬化，骨髓腔封闭，骨质疏松，骨痂间无骨小梁形成，或伴有明显的骨缺损;
(5)临床表现有骨的感染、缺损、畸形、肢体不等长、局部窦道形成、流脓等。
3.排除病例标准：
(1)不符合上述诊断标准者
(2)患者有严重的内科疾病，不能够耐受手术者
(3)精神疾病患者
(4)资料不全影响判断者
2.疗效观察方法
对骨不连愈合的评价应包括骨愈合和功能恢复双重评价：
(1)骨愈合评价标准：本评价结果决定于四项指标:骨愈合、感染、畸形和肢体长度，其中骨愈合标准为X线示骨折线模糊，有连续骨痴通过骨折线，拆除或试行松动外固定物后骨折无异常活动，下肢可无痛行走，上肢持物骨折处有稳定感。 评价标准:
优:骨折愈合，无感染，断端畸形<7°，双侧肢体不等长<2 CM。
良:骨折愈合及其他三标准中两项。
可:骨折愈合及其他三标准中一项。
差:骨折未愈合或再骨折或虽愈合但不具备其他三标准中任何一个。
(2)功能评价标准
功能的评价分上肢与下肢的不同，上肢主要考虑其灵活性，而下肢主要功能为负重行走。
将下肢评价指标定为以下五项:①明显跛行;②踝或膝任何一关节僵硬(完全伸膝或踝完全背伸时，活动范围较正常或对侧丧失15°以上):③软组织情况不良;④有限制活动或影响睡眠的疼痛存在:⑤丧失工作能力或生活不能自理。
优:存在工作能力且无其他四项指标。
良:存在工作能力且具以上四指标中一至二项。
可:存在工作能力并具以上指标中三至四项。
差:丧失工作能力或生活不能自理，不考虑是否具备其他指标。
对上肢功能评价参照“Steuart和Hdlly对上肢功能评价标准”[3]
观察指标为三项:疼痛、关节活动范围、日常活动能力。
l:上肢功能评价标准
分数 痛疼 任一关节活动受限 日常活动
优 无 <20° 完全不受限
良 用力或疲劳后 20~40° 轻微受限
差 持续性 >40° 严重受限
5.课题进度及安排：
2009-05——2010-12 收集病例及随访
2010-10——2010-12 资料汇总及数据分析
2011-01——2011-03 撰写论文、定稿
四、本课题特色、预期取得的结果
骨折不愈合应用自体骨移植治疗效果显著已经形成共识，治疗过程中的经验总结需要不断的进行，更要求开展回顾性工作及进行系统的整理。 因此，骨折不愈合的临床资料分析就显得尤为重要。
本课题通过搜集整理山东中医药大学附属医院骨科2009至2010年期间的患者临床资料，对于自体骨移植治疗骨折不愈合的相关性问题进行临床研究与总结。 应用统计分析评分进行术前、术后及相关方面比较，对自体骨移植治疗骨折不愈合的临床疗效获得客观、真实、准确的评价，并进一步指导临床工作。
五、可行性分析
山东中医药大学附属医院骨科是山东省中医管理局评定的重点学科、重点科室,在省内知名度较高，病人来源广泛。 导师王明喜主任医师从事临床工作30余年，具有丰富的临床经验，对治疗骨折不愈合做过大量研究、临床工作，并取得了良好的效果。 本课题搜集整理山东中医药大学附属医院骨科近几年的临床资料，并在导师指导下对这些一手资料进行研究与总结。
四肢长骨骨折不愈合由于并发症较多，治愈比较困难，手术后功能恢复过程漫长，因此在治疗过程中，经验的总结是非常必需的，也是可行的。 本课题主要研究山东省中医院近年应用钢丝环扎360°植骨配合LCP内固定治疗四肢长骨骨折不愈合的治疗效果分析情况，因此在选题上可行性较强。 课题的研究也得到了学校、附院等各部门、科室的大力支持。 相信可以圆满地完成课题。
主要参考文献
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医学论文开题报告范文：细胞信号转导与靶向抗肿瘤药物的研发
一、 选题的目的和意义
定量结构活性关系(Quantitative Structure-Activity Relationships，简称 QSAR)是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，是由结构活性关系(Structure-Activity Relationship，简称 SAR )发展而来的。 QSAR 是通过对已知结构且有生物活性系列化合物(如一系列有相同药理作用的结构相似的化合物)进行化学信息学的计算, 选用适当的数学模型建立活性与化合物结构之间定量关系，解释由于分子结构的变化影响化合物生物活性的改变,推测其可能的作用机理。 然后建立有效的QSAR模型，如果有新化合物的出现，且其结构数据已知，可以预测其生物活性，也可以优化结构改变现有化合物的结构以提高其生物活性。 这种方法广泛应用于药物、农药、化学毒剂等生物活性分子的合理设计。 在经历40多年的发展过程中，定量构效活性关系在国际上已成为一个相当活跃的研究领域。
尽管肿瘤的化学治疗已取得重大进展，新的抗肿瘤药物不断出现，但肿瘤的化学治疗仍存在着许多问题，这主要是因为实体肿瘤占恶性肿瘤的90%但多数实体瘤如肺癌、肝癌、结肠癌及胰腺癌等还缺乏有效的药物;现有的抗肿瘤药物毒副反应太大，缺乏选择性;肿瘤细胞对抗肿瘤药物产生抗药性[1]。
QSAR主要侧重于药物早期的研究和发展，为新药物分子的筛选的和设计开拓了新的途径[2]，在受体结构已知的情况下，对抗肿瘤药物进行定量构效活性关系研究，用生成与受体结构互补的配体的方法来发现可以针对特定肿瘤、特定靶点的非细胞毒类药物，使之更具有选择性和针对性。 随着新QSAR模型的建立，极大地缩短了新药合成的时间，降低了开发成本，并能在某种程度上预测药物对特定肿瘤人群的有效性。 为肿瘤治疗起到了积极地推动作用。
二、国内外研究现状
肿瘤的化学治疗药物发展很快,每年都有大量抗肿瘤药物研究文献发表，各国对抗肿瘤药物的开发也予以高度重视和大量投资，美国就此专门成立了美国国立癌症研究(National Cancer Institute，简称NCI)，成为了世界抗肿瘤的权威机构。
国内研发方向主要以含中草药及其活性成分的抗肿瘤药物，可以归纳为以下几个方面：(1)对现有药物进行结构改造以改善其药理学特性，如增加水溶性、降低毒副作用等;(2)以新的作用机理或作用靶点为指导寻找新的活性物质作为先导化合物;(3)发现新的作用靶点。在当前生物学的后基因时代，科学家们要面对数千个潜在的药物靶点，探讨它们与小分了化合物的相互作用;(4)加强定量构效活性构关系研究.
近年来随着分子生物学和计算机技术的迅速发展，使得开发新药的技术路线发生了重大变革。 国际上越来越多的研究机构在新抗肿瘤药物的开发中使用计算机辅助分子设计,它大大加快了新药设计的速度，节省了创制新药工作的人力和物力，使药物学家能够以理论作指导，有目的地开发新药。 计算机辅助分子设计主要分两种情况:一种是在受体结构已知的情况下,采用生成与受体结构互补的配体的方法来寻找新药物;另一种是在受体结构未知的情况下,采用对一组具有类似活性的化合物建立定量结构活性关系,在此模型基础上进行结构修饰来预测生成新的化合物。
QSAR作为抗肿瘤药物设计研究中的一个重要计算方法和常用手段,在新药的开发和研制过程中占据了重要位置。 近半个世纪以来,QSAR研究对有机合成化学、药物化学及药物设计的发展起了巨大的推动作用,已经成为研究物质理化性质与生物活性以寻求分子解释的一个强有力工具。 下面就定量活性结构活性关系研究的一些常见方法作简要地介绍如下。
1、二维定量结构活性关系方法(2D-QSAR)传统的二维定量结构活性关系方法很多,有Hansch法、基团贡献法和分子连接性指数法等[3] 。
其中最为著名、应用最为广泛的是Hansch 法。 它假设同系列化合某些生物活性的变化是和它们某些可测量的物理化学性质(疏水性、电性质和空间立体性质等)的变化相联系的,并假定这些因子是彼此孤立的,采用多重自由能相关法,借助多重线性回归等统计方法就可以得到定量结构活性关系模型。
基团贡献法是Free-Wilson 在对有机物亚结构信息和生物毒性的相关研究基础上建立的一种方法。 这种模式认为有机物与受体间的毒性效应是该有机物特定位置上不同取代基团毒性贡献的加和。 Free-Wilson 法仅适用于具有相同母体结构的有机物,常被用来对有机物进行毒性初评。
分子连接性指数法(Molecular connective index ,MCI) 是由Kier 和Hall 提出的。 它是根据分子中各个骨架原子排列或相连接的方式来描述分子的结构性质。 MCI 是一种拓扑学参数,有零阶项(0Xv )、易阶项(1Xv )、二阶项(2Xv ) 等等，可以根据分子的结构式和原子的点价(δ) 计算得到,与有机物的毒性数据有较好的相关性。 MCI 能较强地反映分子的立体结构,但反映子电子结构的能力较弱,因此缺乏明确的物理意义,但由于其具有方便、简单且不依赖于实验等优点,近年来得到广泛应用和发展[4～8]。
2、三维定量结构活性关系方法(3D-QSAR)随着结构活性关系理论和统计方法的进一步发展,20 世纪80 年代,三维结构信息被陆续引入到定量结构活性关系研究中, 即3D-QSAR。 与2D-QSAR 比较,3D-QSAR 方法在物理化学上的意义更为明确,能间接反映药物分子和靶点之间的非键相互作用特征。 因此,近十多年来3D - QSAR 方法得到了迅速的发展和广泛的应用，研究方法也很多[9] ,比如分子形状分(molecular shape analysis ,MSA) ，距离几何方法( distance geometry , DG ,比较分子力场分析(comparative molecular field analysis ,CoMFA) ,比较分子相似因子分析( comparative molecular similarityindices analysi CoMSIA) 以及虚拟受体( phesudo receptor) 等方法。 其中应用最为广泛的CoMFA 方法。
3、随着技术的发展和生产技术的进步，又出现了一些先进的方法来构建QSAR模型，都具有很好的预测能力。 其中又以启发发(heuristic method,简称HM)，支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)，基因表达式编程(Gene Expression Programming,简称GEP)比较常见。 支持向量机(Support Vector Machine)是Vapnik[10]等人根据统计学理论提出的一种新的通用学习方法，它是建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，能较好地解决小样本、非线性、高维数等实际问题[11-12]，已成功地应用于分类、函数逼近和时间序列预测等方面[13-15];基因表达式编程(GEP)是基于生物学遗传思想，保持了生物学的特性，具有良好的结果重现性，同时也能够进行“遗传变异”控制，最终能获得可靠的实验效果。
三、主要研究内容
2、理化参数与结构参数的计算。
3、具体的结构参数的分析。
4、SVM与GEP的方法研究。
5、定量结构关系式的建立。
6、定量结构关系式的验证。
7、得出结论和总结。
四、论文工作计划
3月中旬—4月初：选题。
4月初—4月底：查阅资料，熟悉实验原理及方法，准备开题报告。
5月10日： 开题。
5月初日—5月底日：进行毕业设计实验，记录数据，撰写论文。
6月初日—6月中旬日：进行毕业论文答辩。
五、参考文献
[1] 任华益. 中华综合临床医学杂志(山东) , 2005, 7(2): 28 -33.
[2] 徐娟，王林编译. 计算机辅助药物设计中的QSAR和QSMR研究. 国外医学•药学分册, 2003, 30(3): 135-138.
[3] 郭宗儒. 药物化学总论. 北京:中国医药科技出版社, 1994. 108.
[4] Bakulh H Rao, Shyam R, Asolekar. QSAR models to predict effect of ionic strength on sorption of chlorinated benzenes and phenols at sediment-water interface. Water Research, 200l, 35(14): 3391-3401.
[5] 冯长君, 堵锡华, 唐自强. 取代芳烃对发光菌、大型蚤、呆鲦鱼急性毒性的QSAR研究. 应用化学, 2002, 19(11): 1037 -1042.
[6]秦正龙, 冯长君. 取代苯酚的定量结构-活性P性质相关性研究. 有机化学, 2003, 23(7): 654-658.
[7] 堵锡华. 取代芳香族化合物生物活性的拓扑学 . 南昌大学学报(理学版), 2005, 29(2): 155-160.
[8] Aleksandar Sablji C. QSAR models for estimating properties of persistent organic pollutants required in evaluation of their environmental fate and risk. Chemosphere, 2001, 43(3): 363 -375.
[9] 徐筱杰, 侯廷军，乔学斌，章威. 计算机辅助药物分子设计. 北京: 化学工业出版社, 2004.
[10] Vapnik Nature of Statistical Learning Theory.
NY: Springer-Verlag,1995.
[11] 阎辉，张学工，李衍达. 应用SVM方法进行沉淀微相识别.物探化探计算技术, 2000, (2): 158 -164.
[12] 张学工. 关于统计学习理论与支持向量机. 自动化学报, 2000, (1): 32 -42.
[13] Vapnik V, Golowich S, Smola A. Supportvector method for function approximation, regression estimation, and signal processing. In: Mozer M, Jordan M, Petsche Teds. Neural Information Processing System, MIT Press, 1997-09.
[14]马云潜，张学工. 支持向量机函数拟合在分形插值中的应用.清华大学学报(自然科学版) , 2000, (3): 76- 78.
[15] Muller K-R, Smola A J, Ratsch G . Predicting time series with support vector machines. In:Proc of ICANN 97, Springer Lecture Notes In Computer Science, 1997: 999-1005.