1. 起始阶段：主题选择与文献查找• Google Scholar/百度学术：作为查找相关文献的强大工具，可以帮助你了解你研究主题的现有研究状况。• ResearchGate：在这里，你可以与其他研究者互动并获取他们的论文或数据。2. 组织和管理参考文献• Zotero/EndNote：这些引用管理工具可以帮助你整理和格式化你的参考文献。• Mendeley：除了参考文献管理，Mendeley也提供了社交网络特性，方便学术交流。3. 写作阶段• Grammarly：这个在线工具可以帮你检查语法和拼写错误，并提供改进建议。• Hemingway Editor：一个用于提高文本可读性的工具，它将突出显示过于复杂的句子和常用错误。4. 合作和共享• Google Docs：允许多人实时协作，同时也方便对版本的管理和追踪。• Overleaf：一个在线LaTeX编辑器，允许多人协作，并提供了大量模板。5. 数据分析和可视化• R/RStudio：使用R进行数据分析，并利用ggplot2包创建优雅的数据可视化。• Python/Jupyter Notebooks：为数据分析和机器学习提供强大的支持，且能创建包含代码、图形和文本的动态文档。6. 提交和发表• Journal/Author Name Estimator (JANE)：基于你的标题或摘要，JANE可以帮你找到可能感兴趣的期刊。•…
汇报今日内容:完成文献引用添加(Endnote20)、结构性语句添加(伦理、致谢、贡献、利益说明)、选刊(根据方式2:AIGC自动匹配选刊,方式1以前介绍过)、根据目标期刊要求进一步润色 分享多变量孟德尔随机化(MVMR)核心思路: 在临床研究和MR研究中，我们习惯性的先研究一个因素（单变量）,然后将多个因素合并（多变量）一起分析，达到一个1+1=2或者1+1>2的效果。 多变量孟德尔随机化并不关注他们的整体效果，而关注他们在整体中各自的效果，谁为整体贡献的效应多，实际上更像一种竞争关系，起到校正作用。 多变量MR的核心依赖于一些基因变异与某些暴露的相关性比与其他暴露的相关性更强(我们的主要结论) 理解上面这段话，拿到代码就可以做多变量孟德尔随机化研究，5分到手。 ❤️注:这阵子用于修稿、审稿的时间花费太多，写这篇多变量孟德尔随机化的时间累计大概率不超过7天。 接下来，朋友们想看我挑战写什么呢，欢迎评论区留言。
前面一直不停写文章，投文章，除了接收的，现在一堆修回，大修小修齐全了。 前面两轮挑战的:“五天一篇孟德尔随机化”，“七天一篇药物靶向孟德尔随机化”也在投稿中，有消息会通知大家。 这轮的挑战:“7天完成一篇多变量孟德尔随机化”其实毫无难度，但是这些天每天讲课，解决师弟师妹们问题，论文修回也需要时间处理…暂时耽搁了，但我会把挑战做完的，哪怕多些时间。 ❤️注释:本笔记是神奇的Accept页面，大家都Accept！毕业顺利！！升博成功！！！ 联系王师兄
确确实实是我一直在写的领域，会接受审稿。我没给过reject，所以恭喜这位作者啦，起码会收到一个小修或者大修(取决于论文质量) 用行动助力每一个Accept!
确确实实是我一直在写的领域，会接受审稿。我没给过reject，所以恭喜这位作者啦，起码会收到一个小修或者大修(取决于论文质量) 用行动助力小红书的每一个Accept!