之前我成功完成了一项双样本孟德尔随机化研究的挑战，从选题、代码改进、数据可视化、论文撰写，到附件和表格的制作，最后投稿至二区杂志，一路过关斩将，挑战成功！现在，我怀着满腔的热情，开启新的征程！第1天：信息搜集，以“Drug target Mendelian randomization”为关键词进行搜索，我发现发表的相关研究都出现在高分杂志上，比如JAMA Psychiatry(IF:25.8)、Nature Communication(IF:16.6)等，总共只有195篇文章，与孟德尔随机化研究的庞大文献量相比，这无疑是一个尚未被充分开发的领域。我下载了将近十篇这样的高分文章，准备深入阅读，今天就是挑战的起点！
在这个挑战的第2到第3天里，我顺利确定了三个超有潜力的研究方向，并且下载了肠道菌群的数据集（太激动了，看图1📊）。不过，在数据分析的过程中，我的电脑居然崩溃了一次😭，没办法，只能在线上指导我的小师弟帮忙分析，没想到只用了20分钟就教会了！告诉你们，肠道菌群孟德尔随机化真的超简单，跟着我的步骤，你也能轻松掌握（期刊影响因子+5哦）：1️⃣ 下载肠道菌群数据作为暴露因子（来自MiBioGen数据库）2️⃣ 根据研究方向下载结局数据，或者直接使用IEU的结局数据3️⃣ 数据处理环节，包括数据过滤、协调和合并4️⃣ 进行孟德尔随机化的统计分析和结果可视化，比如森林图和散点图一个小提示：由于肠道菌群的数据量相当庞大，直接全量分析很容易出错，建议分割数据后再分析，效率更高，也不容易出错。通过这次实践，我的小师弟也发现，虽然技术更新迭代是常态，但快速掌握写作技巧才是王道！🚀❤️附言：看来这个挑战对我来说难度不大，接下来可能会让师弟师妹们尝试，我来做他们的指导老师。你们想看这样的挑战吗？不过不管怎样，我会完成这个挑战的，三个选题已经准备好，让师弟来做一个，我自己操刀两个，看哪个数据更吸引人再决定写哪个。
报告第7日挑战内容：1. AIGC 自动添加文献引用（超高效添加方案）2. 结构化语句增补（伦理、致谢、贡献、利益说明等，简单复制粘贴）3. 杂志选刊（智能匹配最佳期刊）4. 根据目标期刊进一步润色分享肠道菌群孟德尔随机化（GutMR）核心思路：一句话概括：只是简单的两样本孟德尔随机化，但将暴露转变为肠道菌群，结局则是肠道菌群（p1值设定=1e-5，mibiogen下载即可）。结局数据可使用IEU，或自行下载。报告第7日挑战内容：1. AIGC 自动添加文献引用（超高效添加方案）2. 结构化语句增补（伦理、致谢、贡献、利益说明等，简单复制粘贴）3. 杂志选刊（智能匹配最佳期刊）4. 根据目标期刊进一步润色分享肠道菌群孟德尔随机化（GutMR）核心思路：一句话概括：只是简单的两样本孟德尔随机化，但将暴露转变为肠道菌群，结局则是肠道菌群（p1值设定=1e-5，mibiogen下载即可）。结局数据可使用IEU，或自行下载。
Hey亲爱的小伙伴们🌟，我刚刚开始了一个新挑战——7天内完成一篇关于肠道菌群孟德尔随机化的SCI论文！之前我已经成功完成了三篇孟德尔随机化的论文，涵盖了双样本分析、药物靶点研究和多变量分析。这次的速度之所以能这么快，完全归功于我对SCI论文写作流程的熟练掌握，一旦MR分析结果出炉，我就能以光速开始写作！🚀今天是新挑战的第一天，我首先进行了信息收集，关键词是“gut microbiota and Mendelian randomization”。发现发表在这个领域的杂志影响因子参差不齐，从高到低都有，比如BMC Med（IF:9.3）、J Transl Med（IF:7.4）到Front Immunol（IF:7.3）等等，行家一看便知。从总共123篇文章来看，这个领域的竞争相对较小，尤其是与孟德尔随机化领域的近万篇文章、多变量孟德尔随机化的1000+文献相比，肠道菌群孟德尔随机化简直是一片蓝海。除了关键词检索，我还下载了10+篇最新的肠道菌群MR文献进行深入研读。挑战正式开始啦！💪注意：这个挑战完全在我的非工作时间进行，所有的步骤都是即兴发挥的（你们也可以试试我的科研方法），完全是从零开始的项目。大家一起来围观吧！期待你们的支持和鼓励！
复合膳食抗氧化指数与高，血，压的关联：来自NHANES的见解这篇文章的方法学亮点包括：1. 采用大规模全国性调查数据，样本量达21526例，具有代表性。2. 使用复合饮食抗氧化指数(CDAI)评价整体饮食抗氧化能力，涵盖了6种饮食抗氧化剂。3. 应用多因素Logistic回归分析评估CDAI与高，血，压的关系，控制混杂因素。4. 使用限制性立方样条函数检验CDAI与高，血，压的非线性关系，并应用两分段线性回归确定拐点。5. 进行敏感性分析，探讨CDAI各组分与高，血，压的关系。6. 按性别分层分析，检验结果的稳定性。7. 使用R软件进行统计分析。这些方法学上的亮点为研究提供了充分的样本量和科学的数据处理方法，确保了研究的严谨性和可靠性。总体来说是非常值得阅读的一篇文章，非常值得保存下来细细拆解吸收，我已经整理好了一份精选的NHANSE高分文献的中英文对照版和NHANSE写作框架，跟着学，习即可轻松发表SCI，有需要友友平平对暗号111，下放裙裙内获取
研究背景：自从引入了包含针对特定细菌毒素的疫苗（TTCV）以来，某严重感染病例在美国已变得较为罕见。目前推荐作为儿童系列疫苗，并建议从11-12岁开始每十年进行一次加强接种；儿童的疫苗接种率较高，但成人的接种率不尽如人意。本研究旨在估计美国6岁及以上人群中对该病毒的血清免疫患病率，并识别与血清免疫相关的因素，以为未来的疫苗推荐提供数据支持。数据来源：本研究使用了2015-2016年国家健康和营养调查（NHANES）中6岁及以上参与者的针对特定细菌毒素的抗体浓度数据，这些参与者有剩余的血清样本。方法：通过定义血清免疫患病率（≥0.10 IU/mL）来估计总体及人口统计学特征，并使用多变量回归分析探索与血清免疫相关的因素。结果：整体来看，93.8%的6岁及以上美国人口对该病毒具有血清保护。在不同种族/民族类别、性别和经济水平中，血清免疫的流行率均超过90%。年龄分层显示，69岁之前的人群中超过90%的人具有保护性血清免疫，但在此之后，血清免疫流行率下降，80岁及以上的人群中有75.8%的人具有保护性血清免疫。年龄较大（校正患病率比 [aPR]：0.89, 95% 置信区间 [CI]：.85-.92）和在美国境外出生（aPR：0.96, 95% CI：.93-.98）与较低的血清免疫患病率显著相关。结论：大部分美国人口对该病毒具有由疫苗诱导的血清免疫力，这证明了疫苗接种计划的成功。
这篇研究采用了基于孟德尔随机化（MR）的分析框架，目的是识别与骨关节炎（OA）相关性状有因果关系的循环蛋白。通过对数千种血浆蛋白对12个OA相关性状进行大规模双样本MR估计，本研究扩展了对OA病理机制的理解。方法上，我们不仅应用了MR估计，还进行了贝叶斯共定位、Steiger滤波分析和蛋白质改变变异的评估等，以确保MR结果的可靠性。此外，通过蛋白-蛋白相互作用分析和通路富集分析，进一步深入探讨了这些蛋白质在OA中的作用机制，同时对潜在的药物靶点进行了评价。结果显示，数十种循环蛋白与OA相关性状具有推定的因果关系，这些蛋白质大多数要么已经是药物靶标，要么具有成为药物的潜力。这为OA的治疗提供了新的视角和靶点，有望推动未来治疗策略的发展。综上所述，本研究通过创新的MR分析框架，为鉴定与OA相关性状有因果关系的循环蛋白提供了一种有效途径，揭示了蛋白质介导的病理机制，并为OA治疗研究提供了有价值的靶点。
本研究通过采用双样本孟德尔随机化（MR）分析框架，探讨了肠道微生物群与八种癌症（包括乳腺癌、肺癌、前列腺癌等）之间的因果关系，利用了国际MiBioGen联盟提供的GWAS数据集。研究主要成果包括：1. 确定了11种肠道微生物群遗传易感性与特定癌症之间存在因果关系，例如双歧杆菌属与乳腺癌之间的联系。2. 揭示了17种肠道微生物群遗传易感性与多种癌症之间的高度相关性。3. 明确了24种肠道微生物群的遗传责任与癌症发展之间的关联性。通过双向MR分析，本研究检验了因果关系的方向性，并通过敏感性分析确保了研究结果的稳健性。这项研究不仅确认了肠道微生物群在癌症发展中可能扮演的角色，而且为未来相关研究提供了新的视角和方法学基础。通过开创性地应用MR分析方法，本研究从统计学角度为肠道微生物群与癌症之间的因果关系提供了科学证据，为未来的癌症研究和可能的干预策略奠定了坚实的基础。