五天一篇双向免疫孟德尔随机化挑战 – 第一天本次挑战中，我们采用了新颖的思路，即将传统的两样本孟德尔随机化（MR）分析方法与免疫细胞数据相结合，创造了“双向免疫孟德尔随机化”研究。1. 信息收集和检索- 第一天，我们通过检索关键词 “(Mendelian randomization) AND (731 Immune cell)” 在文献数据库中找到了相关的论文。虽然相关论文数量不多，但这为我们的研究提供了清晰的方向和背景。2. 下载和处理数据 – 根据检索结果，我们下载并处理了731种免疫细胞的GWAS数据，并与特定疾病进行MR分析。3. 分析和论文写作- 分析完成后，我们根据分析结果攥写论文。这一过程涉及对阳性免疫细胞的深入探讨，以及这些细胞如何与我们研究的疾病相关联。4. 挑战的意义 – 虽然现在的趋势是将孟德尔随机化作为一种研究方法融入到更广泛的临床研究中，但此次挑战显示了通过特定的方法学创新，我们依然可以探索新的科研领域，并产生有意义的发现。5. 挑战的未来- 鉴于孟德尔随机化的研究趋势和我们此次挑战的成功，我们计划将此方法应用于更广泛的研究中，同时也鼓励其他研究者探索这一新兴的研究方向。 总的来说，通过这次挑战，我们不仅展示了孟德尔随机化研究的潜力，也为未来的免疫学研究提供了新的视角和方法。

七天完成中介孟德尔随机化SCI挑战 – 总结报告 成功地完成了七天完成中介孟德尔随机化SCI的挑战。在最后两天（第6～7天），我们主要完成了以下内容：1. 论文的主要部分完成- 我们完成了剩余部分的攥写，包括引言（Introduction）、讨论（Discussion）和摘要（Abstract）。这些部分对于整体论文至关重要，包括研究的意义、结论和科学贡献。2. 论文的技术细节处理 – 我们使用Endnote20添加了必要的引用，并添加了如伦理声明、致谢、作者贡献和利益声明等结构性语句。3. 论文的终极润色- 对完成的稿件进行了最后的润色，以确保质量和流畅性。4. 多中介孟德尔随机化分析方法的深入探讨 – 我们分享了关于多中介孟德尔随机化分析的高级方法，包括使用多变量MR（MVMR）和两步MR（Two-step MR）的技术，以及它们在处理复杂关系时的应用。5. 未来的挑战和计划- 我们计划进行更多论文创作相关的研究挑战，并可能适当延长挑战时间。此外，我们还将开设光速科研SCI光速创作训练营，以帮助更多的学者提高他们的研究和写作能力。

中介孟德尔随机化SCI论文挑战 – 第4～5天 在这个挑战的第四和第五天，我成功完成了论文的主要部分，包括方法和结果部分的写作。剩余的部分，如引言、讨论和摘要，在接下来的两天内完成就可以了。 中介孟德尔随机化是一个相对简单的分析方法。它的核心是使用单变量孟德尔随机化（MR）来评估一个因素（暴露）对另一个因素（结果）的总影响。为了理解这个影响是如何通过中间因素（中介变量）传递的，我们可以采用多变量MR（MVMR）和two-step MR等方法。MVMR步骤主要包括：1. 估计直接效应：在控制中介变量的情况下，使用MVMR来评估暴露对结果的直接影响。2. 进行两阶段回归：第一阶段，使用暴露和中介的遗传工具预测每个暴露；第二阶段，将结果回归到每个暴露的预测值上。3. 估计间接效应：从总效应中减去直接效应。Two-step MR步骤：1. 估计两个MR值：一个是暴露对中介的影响，另一个是中介对结果的影响。2. 计算间接效应：将这两个估计值相乘。多中介变量分析：1. 使用MVMR：在控制所有中介变量的情况下，评估由多个中介引起的直接效应。2. 估计综合间接效应：从总效应中减去直接效应。3. 使用Two-step MR：单独考虑每个中介，并相加以获得综合间接效应。通过这些步骤，我们可以更好地理解一个因素如何通过多个中介变量影响另一个因素，并能够计算相应的中介效应。 💗注：我期待与大家分享中介孟德尔随机化的详细分析方法，并希望我的经验能对那些正在寻找合适研究选题的师弟师妹们有所帮助。让我们一起学习，迎接学术挑战！

7天完成中介孟德尔随机化SCI论文挑战 – 第2～3天在这个挑战的第二和第三天，我专注于选题的确定和研究方法的选择。中介孟德尔随机化主要有两种思路：1. 批量筛选中介变量：这个方法与两样本孟德尔随机化中使用的批量筛选类似。我参考了一篇相关的文献（DOI: 10.1038/s41467-022-33675-1）来理解这个方法。 2. 临床经验选题：这种方法基于已发表的文章来选择研究主题。例如，一篇文章（DOI: 10.3390/nu14204434）使用炎症因子作为中介，这对于很多炎症性疾病都是适用的。由于批量筛选方法对计算资源的要求较高，我选择了第二种思路。我选择了一篇文献中的中介变量作为我的研究对象，以验证其在我的研究中的适用性。中介孟德尔随机化的核心是在暴露和结局之间进行因果推断。理解了这一点并掌握相关的代码和写作技巧，便能够有效地进行中介孟德尔随机化的研究。 ❤注：我非常好奇大家的新年科研目标是什么。欢迎在评论区分享你们的目标和计划。我们一起为新的一年的学术成就加油！

审稿国内团队中介孟德尔随机化文章，探讨孟德尔随机化发展趋势最近，我审稿了一篇来自国内团队的中介孟德尔随机化论文，这是一个三区期刊，影响因子为4分。我注意到，无论是高收稿量的期刊还是所谓的“水刊”，孟德尔随机化论文的质量普遍提升，这说明研究者们对这种方法的掌握越来越成熟。尽管孟德尔随机化（MR）作为一种研究方法受到一些争议，但我个人认为，它在某些研究领域仍然具有不可替代的价值。例如，在没有孟德尔随机化的情况下，要研究某些因素（如饮酒）与疾病（如钙代谢异常）之间的关系，就需要进行大规模且耗时的随访研究。孟德尔随机化使得研究者能够利用已有的遗传数据来快速得出初步结论。然而，随着孟德尔随机化论文数量的增加，投稿难度也在不断提高，使得这类论文越来越难成为医学生的第一篇SCI文章。因此，我计划启动一个系列项目，旨在帮助师弟师妹们从零开始学习如何撰写并发表他们的第一篇SCI论文。我相信，这将为他们的学术生涯打下坚实的基础。目前，我还在继续更新中介孟德尔随机化的挑战内容。