这几天的工作集中在数据处理和分析上，这是一个既考验耐心也考验技巧的过程。面对庞大的数据，我通过优化代码和工作流程，有效地提高了工作效率。虽然挑战重重，但看到分析结果逐渐清晰，一切努力都显得非常值得。写作对我来说，是将复杂的数据分析转化为易于理解的论文内容。这不仅需要技术知识，还需要清晰的表达和逻辑思考。科研是一场探索，高分SCI论文是这一过程中的重要成就。有了明确的目标和坚定的决心，任何科研目标都是可达成的。我正在与研究伙伴们共同努力，通过分享和合作，我们期待实现更多的科研成果。期待与大家分享更多科研的喜悦和成就！

文章题目：No Genetic Causality between Tobacco Smoking and Venous Thromboembolism: A Two-Sample Mendelian Randomization Study中文标题：吸烟与静脉血栓栓塞之间没有遗传因果关系：一项双样本孟德尔随机化研究论文亮点:本研究通过Mendelian随机化（MR）方法，探讨了吸烟与静脉血栓栓塞（VTE）风险之间的遗传因果关系。研究使用了来自大型全基因组关联研究（GWAS）的汇总数据，包括欧洲个体的吸烟状态和VTE风险。通过双样本单变量和多变量MR分析，结果表明当前和过去的吸烟状态与VTE、深静脉血栓（DVT）和肺栓塞（PE）的风险之间没有显著的因果效应。这一发现与一些先前观察性研究报告的正相关性相矛盾，可能需要其他混杂因素来解释。研究提供了遗传学证据，支持其他观察性研究中关于吸烟不影响VTE风险的结论。研究的优势在于使用遗传变异作为工具变量，减少了潜在偏倚，但样本限制在欧洲血统人群，且排除了已知或潜在混杂因素的SNPs，可能存在未知混杂因素。总体而言，研究结果为理解吸烟与VTE风险之间的关系提供了新的遗传学视角。

完成挑战！进度汇报：全文框架写作法写作+投稿准备（翻译+润色+选刊）本次的主要内容是完成写作和进行投稿经过多轮的挑战，我发现写作是最简单的无非就是对结果的核心内容的展示摸透了“框架写作法”，基本预留2天就可以了1天用来完成初稿，1天进行修改、润色、投稿前的准备就是有点费时间，不过在科室偶尔闲下来的这种时间可以用来做这部分工作总结一下药物靶向MR通过药物与靶点特异性结合靶点可以通过eQTL、pQTL方法获得该靶点的GWAS数据获得了GWAS数据就可以来和我关注的表型（具体的疾病等）做MR分析和公定位分析第1天：设定目标第2-3天：深入明确选题可行性第4-5天：寻找靶基因+跑代码+出图片第6-7天：写作+投稿总而言之、言而总之，思路简单+核心代码就能轻松实现10+分，当然，因为现在很多的基础实验发布了很多的eQTL、pQTL的数据这也就意味着，选择并清洗其中的数据都可以写出文章最近有一些师弟师妹们对meta、nhanes、肠道菌群MR都比较感兴趣其实我们有一整套的方案，一套光速出成果、发文章的方案：从文献阅读→选题→数据分析→论文框架→论文写作→方法学（双样本MR、药把、中介、多变量、肠道菌菌群、Meta、NAHNES、GBD。。。） 为了高分，冲锋，一起加油呀！！

🌟 挑战日志：第2-3天 – 课题打磨与文献透视： 科研爱好者们，我的7日科研闪电战已经迅速进入第二天和第三天的紧张阶段！在这个阶段，我的主要任务是精心打磨研究课题和深度透视相关文献。选题是科研的灯塔，照亮研究的航线和深度，因此我投入了大量时间，确保我的课题既具有前瞻性也贴合实际需求。🔬 肠道菌群MR：双样本MR的创新飞跃： 肠道菌群MR研究，就像是给传统的双样本MR注入了一剂创新的催化剂！它利用肠道菌群这一独特的“暴露”因素，探索与疾病之间的复杂因果链。我在思考，如果已有研究聚焦于自身免疫性肝炎，那么我能否将研究焦点转向自身免疫性脑炎？这样的转变不仅扩展了研究的视野，也让编程过程变得更加充满挑战和创新。💻 数据处理的战术：应对GWAS数据的海量挑战： 想象一下，细菌的基因数量是人类的150倍，这意味着我们需要处理的GWAS数据量是巨大的。但我已经做好了充分的准备，我的代码已经准备就绪，随时准备迎接这一挑战！🎯 目标期刊与创新选题的精准对接： 我选择了《Journal of Affective Disorders》作为目标期刊，并深入分析了其中的两篇相关文章。通过改变研究的角度和焦点，我找到了自己的新课题。例如，将研究重心从肝癌转向结直肠癌，这不仅是一个创新的尝试，而且对临床治疗具有重要的启示。🌈 肠道菌群：不只是中介变量： 我计划将肠道菌群作为中介变量，与中介MR研究相结合，这将使我的研究更加深入和全面。🏅 技能提升之路，追求高分MR的秘诀： 虽然数据量庞大，但我相信，通过不断学习和实践，掌握多种MR分析方法，提升编程和写作技能，我们完全有能力完成一篇高质量的MR研究。📢 今日分享到此结束，更多精彩，敬请期待！ 感谢大家的关注与支持，我将继续在科研的道路上不断探索，为大家带来更多研究的新见解和成果。让我们一起见证这个7日科研闪电战的成果吧！

在医学研究中，撰写NHANES文章是一个既具挑战性又充满学习机会的过程。在挑战的第五天，我们已经完成了数据整理和表格、图形的制作。首先，我们通过文献回顾，明确了NHANES文章的基本结构。这类文章通常包括数据筛选流程图（Figure 1）、基线资料表（Table 1）、回归分析表（Table 2）、剂量效应关系图（Figure 2）和亚组分析表（Table 3）。Figure 1展示了数据筛选过程，例如，从2013-2014年的数据中，根据特定条件筛选出1900人作为研究对象。这一步骤是数据清洗和预处理的关键。Table 1对比了抑郁组与非抑郁组的基线资料，使用t-检验或卡方检验分析差异。Table 2通过三个模型评估暴露与结局的关系，包括未调整的模型和调整了人口统计学、疾病及生活方式因素的模型。Figure 2利用限制性回归样条（RCS）展示了X与Y之间的剂量效应关系，检验线性与非线性关系，并确定拐点值。Table 3进行亚组分析，探究X与Y关系在不同群体（如性别、年龄）中的差异，并尝试通过文献解释这些差异。总结来说，NHANES文章的核心在于选题和数据整理。保持耐心和正确的研究方向是成功的关键。今天的任务已经顺利完成，为后续研究打下了坚实基础。继续前进！

文章题目：Schizophrenia   and Types of Stroke: A Mendelian Randomization Study中文标题：精神分裂症和中风类型：孟德尔随机化研究论文亮点:本研究通过Mendelian随机化方法，系统地探讨了精神分裂症与中风亚型之间的潜在因果关联。研究发现精神分裂症与心源性中风和脑内出血存在关联，但与其他中风亚型之间的关联性较小。研究结果支持精神分裂症与心源性中风之间存在潜在的因果关系，并建议对精神分裂症患者进行心脏评估。该研究的优势在于使用遗传变异作为工具变量，克服了传统观察性研究中未知和未测量混杂因素的影响。然而，研究也存在局限性，包括核心假设的有效性、样本限制在欧洲血统人群以及可能的赢家诅咒问题。研究结果对于提高对精神分裂症患者中风风险的临床认识具有重要意义。