在7天完成药靶孟德尔随机化SCI论文挑战的第4和第5天，分析工作变得异常艰难。由于设备性能不足，我在一家酒店找到了配备高性能显卡的电脑来运行代码，虽然这增加了成本，但也提高了工作效率，使我能同时处理多个任务，如帮助学员选题和设计课程海报。药靶孟德尔随机化的挑战已接近尾声。通过大量数据分析，我成功识别了效应基因，并发现撰写文章相对简单，主要是基于双样本方法。为了提高论文的发表概率，我计划补充SMR和共定位分析，尽管这需要额外的时间。我注意到，许多人在学习孟德尔随机化时感到迷茫，寻求资源，但当大家都在学习时，你可能已经落后。投入时间和金钱学习可能并不能保证你能够成功发表论文。因此，重要的是明确你的目标：是为了毕业还是其他目的？如果只是为了毕业，那么学习SCI写作技巧可能更为关键。我建议，对于想要快速发表论文的人来说，系统化地学习SCI论文写作比掌握各种方法学更为重要。我计划开设的课程将涵盖从文献阅读到论文写作的全过程，并包括孟德尔随机化、meta分析等多种方法学。在这两天内，我完成了蛋白提取工作，处理了4500多个工具蛋白和50000多个SNP，并成功进行了药靶孟德尔随机化分析，生成了森林图。大家在追求科研成就时，一定要保持清晰的目标和方法，以实现高效和成功。

挑战5天完成Meta分析，第5天，圆满收官！🎉 先来汇报一下今天的成果吧！我今天完成了Introduction部分的写作，添加了规范的引用（用的是EndnoteX9哦，最近似乎Endnote出现了小Bug,需要认证，当然2块钱就能解决，哈哈哈哈哈），还搞定了模块化部分的写作（包括伦理、致谢、利益冲突声明、作者贡献等），最后对整个文章进行了润色。看着自己的劳动成果，满满的成就感涌上心头！ 回顾一下这次挑战，其实一篇经典的Meta分析操作流程可以概括为以下几个步骤：1️⃣ 确定选题：这一步非常关键，需要初步检索相关文献，明确PICOS（研究对象、干预措施、对照措施、结局指标、研究类型）选择，从而确定检索策略。2️⃣ 文献筛选：在三个不同的数据库中进行检索，下载并筛选出符合目标的研究文献。这一步需要耐心和细心，因为文献的质量直接影响到后续的分析结果。3️⃣ 数据分析与图片制作：提取筛选出的文献中的数据，使用R语言进行数据分析，并评价文献的质量。然后，根据分析结果制作出相关的图片，直观地展示研究结果。4️⃣ 报告撰写：最后，就是根据PRISMA写作指导来完成Meta分析报告的撰写了。这一步需要按照一定的结构和格式来组织内容，确保报告的完整性和可读性。 以上步骤就是一篇Meta分析的基础流程啦！大家可以对照着我这几天分享的Meta研究思路去完成自己的论文哦！相信只要按照这个流程来操作，一定能够顺利完成一篇高质量的Meta分析论文！ 因为注册PROSPERO的注册需要一些，所以我暂时还没有投稿，希望审核可以搞快点。最后，我想说的是，这次挑战虽然结束了，但学习Meta分析的路还很长。希望大家都能够保持对知识的热情和好奇心，不断探索和学习新的方法和技能。加油哦

各位医学界的未来研究者们，是时候展现你们的学术实力了！五天时间，你能完成一篇SCI论文吗？加入我们的科研冲刺，一起见证奇迹的诞生！📈 第四天进度报告：摘要、引言、结论和讨论部分已一气呵成！在文献的海洋中，我们发掘了潜在的中介变量，虽然尚未找到完美的GWAS数据，但我们的双样本孟德尔随机化研究仍在稳步推进。图二展示了从构思到初稿的时间线。接下来，我将着手补充文献引用，使用Endnote20高效管理。📆 明日计划：完善机制图，确保数据可视化清晰有力。润色语言，让论文的每一句都流畅、精准。期待将这篇论文投稿出去，让我们的研究成果得到认可！🌟 在临床工作之余，五天内完成SCI论文无疑是一项巨大的挑战。但我坚信，明天的总结将展现我的努力和能力。📚 图三分享：孟德尔随机化写作的权威框架，让你的研究结构严谨。选题心得，教你如何挑选最有潜力的研究主题。📝 许多小伙伴都在询问如何加入这场学术之旅。为了满足大家的需求，我将整理一份详尽的孟德尔随机化分析课程，并持续更新。如果你对此感兴趣，记得点赞、收藏，并在评论区留言，让我们一起在科研的道路上并肩前行！

亲们，我们已经迈入挑战的第4天啦！感觉时间过得飞快，但成果也是满满的哦！今日任务清单大揭秘： 1️⃣ 数据大淘金：瞄准那6篇目标文献，提取出所有需要的数据。要记得，结局数据分为分类和连续性两大类，可别弄混啦！数据整理好了，我们就离成功更近一步啦！2️⃣ R语言魔法秀：准备好了数据，接下来就是R语言大显身手的时刻啦！运行一下神奇的代码，1分钟之内，结果图就跃然眼前啦！而且异质性、分组分析都呈现出非常棒的效果，简直是美滋滋啊！因为本身纳入文章的数目并不多，所以在纠结漏斗图到底要不要放进文章里面，最后考虑半天还是放进去。3️⃣ 问题来捣乱：虽然整体流程非常顺利，但还是遇到了点小插曲——R语言生成的文献评价图有点不尽如人意。没关系，我们再用ReviewManager来仔细评价下这6篇原始文献的质量，然后画出美美的评价图来！4️⃣ 高分范文模仿秀：拿出Day 3精读的2篇高分Meta分析文献，开始模仿写作啦！有了这些优秀范文做榜样，我们的写作也一定会越来越顺手的！明天就是最后的冲刺啦！我们要一口气完成Introduction的写作，还要进行Abstract、文献引用、模板化写作等一系列收尾工作。然后就可以按照目标期刊的要求，投出我们的稿件啦！ 只要我们流程清晰，步步为营，一定能顺利产出满意的Meta分析结果的！第一篇成功了，第二篇、第N篇就都不在话下啦！大家一起加油冲刺吧！近期有越来越多的小伙伴想要加入我们的Meta分析学习大军啦！快来一起梳理流程、互相加油吧！我们在这里等你哦！一起向前冲吧！

各位医学界的探索者们，一场关于心理健康与肝脏健康的跨学科研究正在引领我们走向新的认知边界！河南医科大学的研究团队最近在Meta一区期刊上发表了一篇得分高达6.6分的论文，运用孟德尔随机化方法，深入探讨了抑郁症与非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）之间的复杂关系。这项研究不仅通过荟萃分析整合了众多研究的宝贵数据，而且还通过孟德尔随机化这一创新技术，为我们提供了两者关系的潜在因果线索。这一发现不仅丰富了我们对抑郁症影响的认识，也为NAFLD的预防和治疗提供了新的科学依据。作为未来的医学专业人士，我们有责任紧跟科研的最新动态，把握医学发展的脉搏。这项研究不仅为我们提供了宝贵的知识财富，也激发了我们对医学未知领域的好奇心和探索欲。如果你对抑郁症和NAFLD的相互作用感兴趣，或者对孟德尔随机化这一新兴研究方法感到好奇，那么这篇论文是你不可错过的学术盛宴。让我们紧跟河南医科大学的研究步伐，一起期待他们在这一领域带来的更多启示和突破！

今天是挑战第2～3天既然已经着手进行，便决定继续坚持。药靶孟德尔随机化研究主要分为两大方向：方向1：确认药物作用靶点（即探索旧药物的新用途）。参考文献：DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2021.0005，影响因子为25.8，位于Q1区。方向2：筛选潜在的药物作用靶点。参考文献：DOI: 10.1093/brain/awad070，影响因子为14.5，同样位于Q1区。由于我对药物及其作用机制的理解尚浅，我选择了跳过方向1。对于有药理学背景或对药物有深入理解的研究者，可以尝试方向1。近期有一篇发表在二区的简单文章，极易模仿：《PCSK9抑制剂与自身免疫疾病的因果关系：一项药物靶点孟德尔随机化研究》，感兴趣的研究者可以自行查找并学习。目前面临的问题是，我的电脑配置不足，导致运行蛋白质工具变量的速度过慢，严重影响了研究进度。如果到了明天早上任务仍未完成，我可能需要更换设备或延长研究时间。不过，今天我阅读了许多关于药物靶点的研究文章，发现这类文章的难度并不高……只要能够得出数据和图像，就可以开始撰写论文了！“药物靶向孟德尔随机化研究，通过使用mRNA、蛋白质或其他下游生物标志物作为暴露因素，与吸烟、饮酒、BMI等其他暴露表型相比，由于它们在因果链中距离结果更近，因此其分析结果更为稳健。”这句话颇具启发性，揭示了药靶孟德尔随机化的核心及其研究方法。在传统的双样本分析基础上，结合SMR和共定位分析，基本上就能完成研究。当然，还有更多的探索空间，但首先我们需要掌握双样本孟德尔随机化的基本方法。