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。

科研爱好者们，是时候展示你们的实力了！加入我们的7天肠道菌群研究挑战，一起探索这个与我们健康息息相关的微观世界。这不仅是一次知识的飞跃，更是一次对个人能力的极限挑战。🎓 第一天：设定目标，开启探索之旅 🎓肠道菌群——这个研究领域的热度正以惊人的速度上升，它与我们的心理健康、免疫系统甚至行为模式都有着密切的联系。今天，我们要迈出第一步，通过初步的文献搜索，我们发现了许多发表在顶尖期刊上的高质量研究文章，这些文章不仅具有深刻的学术价值，而且对肠道菌群的进一步研究提供了宝贵的参考。我们的目标是《Journal of Affective Disorders》，一本在心理健康领域具有权威性的期刊。这本期刊对孟德尔随机化研究持开放态度，已经发表了众多相关文章，这为我们的研究提供了坚实的基础和广阔的舞台。🌟 加入我们，成为肠道菌群研究的先锋 🌟在这7天的挑战中，我们将并肩作战，深入挖掘肠道菌群的奥秘。从文献回顾到数据分析，每一步都至关重要。这不仅是一次学术上的挑战，更是一次个人成长的机会。通过这次挑战，你将能够提升自己的研究能力，增加对肠道菌群领域的理解，甚至可能为未来的科研工作奠定基础。现在，让我们携手并肩，共同迎接

进度汇报：寻找靶基因+跑代码+出图片药物靶向的代码非常的简单也非常的好理解，但是要注意的是要搞清楚整个过程中的思路第1步：明确蛋白与疾病表型存在明显的因果关系或者已知该蛋白能够有效作用于该疾病的治疗。第2步：寻找调节该蛋白表达的一类基因来模拟药物作用第3步：寻找到这个靶基因后获取其工具变量与疾病进行单变量MR分析。这就是我们的药靶的文章设计思路很重要的一部就是寻找靶基因一般我们通过eQTL的网站无寻找https:/www.eqtlgen.org/因为基因表达的过程会受到很多的调控所以不仅要关注该基因，还要关注该基因的上下游1兆的基因信息我的eGTL的数据来源于Genomic atlas of the proteome from brain, CSF and plasma prioritizes proteins implicated in neurological disorders，里面包括了来自人体血浆、CSF等的eQTL数据我对这些下载来的数据进行了预处理实际上本质就是本地数据的数据处理然后再用这些数据进行药靶MR的分析然后再做一个共定位分析其实就是看暴露X与结局Y的GWAS summary中该区域的所有SNP的位置是不是基本一致的今日图表弄完啦，就要开始写作啦！