跟着顶刊学做MR!

文章题目:Plasma proteins and onset of type 2 diabetes and diabetic complications: Proteome-wide Mendelian randomization and colocalization analyses中文标题:血浆蛋白与 2 型糖尿病和糖尿病并发症的发病: 全蛋白质组孟德尔随机化和共定位分析论文亮点:本研究通过蛋白质组范围的孟德尔随机化和共定位分析,探索了血浆蛋白与2型糖尿病及其并发症之间的因果关联。研究发现47种血浆蛋白与2型糖尿病有因果关联,其中17种蛋白至少与一种糖尿病并发症相关。特别是,HLA-DRA、AGER、HSPA1A和HSPA1B四种蛋白与大多数微血管并发症相关联。此外,研究还揭示了一些蛋白与体质指数(BMI)的关联,并通过两阶段网络MR分析表明BMI在这些蛋白与糖尿病关联中起到部分中介作用。这些发现不仅增强了对2型糖尿病分子病因学的理解,而且为治疗策略的发展提供了新的见解,特别是AGER抑制剂或拮抗剂可能是治疗糖尿病并发症的有希望的靶点 。

光速科研每天都会帮助师妹师弟解决问题,以后我会好好记录好好整理,要对得起所有助教,私教,代码助教和老师的工作~​​这也是每个报名线上师门的师妹师弟都能30天成稿第1篇,60天成稿2-3篇的原因。

高性价比的Science子刊!

文章题目:Association between frailty and depression: A bidirectional Mendelian randomization study中文标题:虚弱与抑郁症之间的关联:一项双向孟德尔随机化研究论文亮点:本研究采用孟德尔随机化(MR)方法,探讨了虚弱与抑郁之间的双向因果关系。通过分析来自UK Biobank和TwinGen的虚弱基因组关联研究(GWAS)数据,以及来自Psychiatric Genomics Consortium(PGC)和FinnGen的抑郁GWAS数据,研究发现虚弱与抑郁风险增加显著相关,且抑郁也是虚弱的一个易感因素。即使在调整了体质指数(BMI)和体力活动(PA)等混杂因素后,这种关联仍然存在。研究结果支持从遗传角度出发,虚弱和抑郁之间存在双向因果关联的证据,为两者之间的潜在共同机制和临床干预提供了新的见解。

Nhanes数据库拿1区发7+!

文章题目:Association of systemic immune inflammatory index with all-cause and cause-specific mortality in hypertensive individuals: Results from NHANES DOI:10.3389/fimmu.2023.1087345 中文标题:全身免疫炎症指数与高血压患者全因和特定原因死亡率的关联:NHANES的结果 发表杂志:Front Immunol 影响因子:1 区,IF=7.3 发表时间:2023年2月2日 今天给大家分享一篇来自2023年2月2日发表在Front Immunol.(1…

5天Meta分析速成挑战 🚀 医学研究新篇章启航:Day 1!

🎓 医学生的研究加速器:5天时间,快速吸收Meta分析的关键技能,让你的学术探索更加高效!我们的孟德尔随机化挑战已经助力众多研究者发表了SCI论文。随着这一领域的竞争加剧,我们推出了新的挑战,目的是提升大家的论文发表成功率!今天,我们开启了新的挑战,尤其适合那些渴望发表自己文章的医学生。🔍 第1天:精准信息搜集与分析 🔍关键词深挖:“Meta”,我们的检索显示,相关文章的发表量、杂志影响因子和分区都非常出色,例如Human Vaccines & Immunotherapeutics(Q1, 4.8)和Journal of Environmental Sciences(Q1, 6.9)。市场趋势洞察:通过分析最新发表的文章,我们发现Meta分析仍然是研究领域的热门选择。每年有数万篇相关文章发表,今年已有1万篇,这表明还有3万篇的空间等待着你的创新和探索。投稿策略智慧:基于我的观察和投稿经验,Meta分析的难度普遍低于孟德尔随机化。对于那些重视综述研究的学术机构,Meta分析的性价比尤为显著。对于本科生而言,一篇发表在二区以上的Meta分析论文几乎等同于保研的保障。时间管理与成效:对于临床研究生来说,时间管理至关重要。在有限的时间里阅读大量文献,却难以挤出时间撰写一篇既高质量又能引起广泛关注的综述性文章。现在,跟随我的思路,让我们一起迈出写作的第一步!今天,我已经搜集了信息,并下载了10篇+近期的Meta分析优秀范文,准备进行深入研究。挑战从现在开始,我们将利用业余时间,从零开始,逐步构建我们的Meta分析论文。💪🎉 第一天的挑战成功落幕 🎉明天,我们将迎来更加精彩的挑战内容,敬请期待!让我们一起踏上这段激动人心的Meta分析速成之旅,为你的学术生涯增添辉煌的一笔!

经典双样本MR+影像数据=7.4分!四川大学华西医院探究多发性硬化和皮质结构关系=

跟着顶刊学MR,四川大学华西医院一篇MR文章整合影像数据,探究多发性硬化与皮质结构之间的因果关系,为其提供了支持证据,并且介导多发性硬化患者脑形态异常的通路主要与免疫和炎症驱动的通路有关。 这其实给了我们很大的启发和选题思路,既然多发性硬化有这样的因果性,其他的炎症性疾病比如系统性红斑狼疮等会不会有类似的关系呢??而且是联合了影像数据的双样本,文章完全可借鉴。 课题思路这不就来了么?万层高楼平底起,一起加油呀! 文章题目:Causal relationship between multiple sclerosis and cortical structure: a Mendelian randomization study DOI:10.1186/S12967-024-04892-7 中文标题:多发性硬化症与皮质结构之间的因果关系:孟德尔随机化研究 发表杂志:Journalof Translational Medicine 影响因子:7.4 发表时间:2024年1月 论文亮点 本研究利用孟德尔随机化(MR)方法,探讨了多发性硬化症(MS)与大脑皮层结构之间的因果关系。研究基于国际多发性硬化症遗传学联盟(IMSGC)的MS数据和ENIGMA联盟的大脑皮层面积(SA)和厚度(TH)的基因组范围关联研究(GWAS)数据。主要分析采用逆方差加权(IVW)方法,并通过敏感性分析来评估异质性和多效性。研究结果表明,MS与六个大脑区域的皮层结构存在因果关联,涉及的基因集主要富集在与免疫和炎症相关的信号通路中,如JAK-STAT信号通路、NF-kappa B信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用以及催乳素信号通路。这些发现为MS影响大脑皮层结构提供了证据,并指出免疫和炎症驱动的途径可能是介导MS患者大脑形态异常的主要机制。…

7天肠道菌群MR挑战 🎉 最终冲刺:Day 6-7!

🌟 终极对决:紧张又兴奋的最后两天到来了!我们的肠道菌群MR挑战已经进入了最关键的阶段。现在,是时候将所有的研究成果汇聚成一篇精彩的文章,并准备好向期刊投稿了!📜🎈 写作变得轻松有趣 🎈框架写作法:就像玩乐高一样,我们已经掌握了一步步搭建文章结构的技巧,让写作变得既简单又有趣。AIGC工具:这个神奇的工具让我们的写作如虎添翼,自动添加引用文献和结构化语句,让我们的文章既专业又引人入胜。投稿准备:投稿流程对我们来说已经轻车熟路,无论是图片格式还是写作风格,我们都已根据目标期刊的要求做好了充分的准备。🔍 一句话揭秘肠道菌群MR 🔍肠道菌群MR,就是双样本MR的超级加强版!虽然数据量大,但正是这些数据让我们能够深入探索肠道菌群的奥秘,无论是作为暴露、结局还是中介变量,都能为我们揭示肠道微生物与健康之间的复杂联系。💡 数据处理的艺术 💡面对庞大的数据量?我们有高超的数据处理技巧和强大的设备支持,将数据拆分、分析,就像玩转拼图游戏,最终拼凑出完整的画面。✏️ 写作与投稿的艺术 ✏️精读文献:我们深入剖析了2-3篇精选的肠道菌群MR论文,提取出了精华框架,充实内容,经过精心润色,最终成稿。投稿策略:我们的目标是冲击高分,这就需要我们在选题和数据处理上下足功夫,确保我们的研究独树一帜,引人注目。🏆 总结与展望 🏆这个7天的挑战,不仅是对个人能力的一次考验,更是对肠道菌群MR研究领域的一次深入探索。我们已经准备好迎接评审的检验,用简单明了的思路和核心代码,向高分发起冲击!现在,让我们一起加油,向着更高的目标前进!

挑战7天光速完成一篇NHANES,Day 6-7!

进度汇报:完成文章写作+投稿表格和图片就完成啦,后面就是写作写作是最简单的哈哈《框架写作法》嘎嘎一顿狂写我又不是“芒果”,所以夜班把电脑带去了科室疯狂输出写作情绪一下子就到位,写的太入神了有个大妈喊了我好几声我竟然都没听见然后大妈说:你们医生辛苦、就是有水平,我孙女当年就是没考上某某大学医学院,遗憾的很,然后找了个学医的男朋友我emmmmmm然后哈哈哈按照我们之前挑战Meta和MR的经验来说一般1天能写完初稿,而且其实我在挑战之初就已经在写方法了,所以把跑出来的图片和结果放进去,然后模仿我的目标文献就好啦~光速中文成稿后再翻译+润色+投稿前准备挑战成功!!

3图2表的双样本12+!

文章题目:Mendelian randomization study on causal association of IL-6 signaling with pulmonary arterial hypertension中文标题:基于孟德尔随机化探究IL-6信号与肺动脉高压的因果关系论文亮点:本研究采用Mendelian随机化方法,重新评估了IL-6信号通路与肺动脉高压(PAH)之间的遗传因果关联。研究使用了两组遗传工具变量(IVs),包括六个独立的IL-6信号通路和34个独立的可溶性IL-6受体(sIL-6R)遗传IVs,以及包含162,962名欧洲个体的PAH全基因组关联研究(GWAS)数据。结果显示,随着IL-6信号遗传水平的增加,PAH风险降低;而随着sIL-6R遗传水平的增加,PAH风险升高。研究结果表明,遗传上增加的sIL-6R水平可能是PAH的一个风险因素,而增加的IL-6信号可能是PAH的一个保护因素。这项研究的优势在于使用了大规模的GWAS数据和多种MR分析方法,提高了统计功效,为PAH的病理机制和潜在治疗靶点提供了新的见解。然而,研究的局限性在于样本限制在欧洲血统人群,且需要进一步的随机对照试验来验证IL-6信号通路或sIL-6R作为治疗靶点的有效性。

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