我的新挑战继续进行~第2天主要任务：数据库的认识NHANES数据库听名字就知道和我们的MIMIC、eICU 一样是一个公开数据库，但是这个数据库的比较特别的点在于数据获取相对来说比较的简单，也就是说能非常方便的就下载到原始数据，这对我们这些“临床牛马”来说是非常利好的。之前也尝试过搞MIMIC，数据量太大了，本地安装数据库装了很久都没装上，NHANES就没有这个烦恼，可以疯狂冲锋冲锋利用公开数据库发文章，最重要的就是要知道数据库的数据组成，他有那些数据，才能知道我可以利用些什么样子的数据进行idea构思。NHANES是关于营养调查的健康和营养的信息，是一个横断面的调查。从网站上我们可以看到，数据内容是非常丰富的。里面有不同的年份，比如“2013-2014”，我们叫一个周期，因为NHANES每2年上传一次相关数据。每一个周期里面有很多数据，但是我们主要利用的是（Data, Documentation, Codebooks），里面是包括了人口统计学、饮食数据、体格检查、实验室数据、问卷调查和Limited Access Data，我们最常用的是前5个，Limited Access Data数据需要申请，需要的批准候才行。点击进去后就可以看到Doc File和Data File，我们可以通过Doc File刊这个数据集的一些基本介绍，点击Data File就能下载数据，然后利用R或者SPPS就能打开这个XPT的数据集文件因为后面也会用得到NHANES里面的数据，所以我花了一些时间把所有的周期的所有数据全部下载完了哈哈哈这个工作量还是很大的好啦，今天的分享就到这里啦！

文章题目：Gut microbiome and frailty: insight from genetic correlation and mendelian randomization中文标题：肠道微生物组和虚弱：来自遗传相关性和孟德尔随机化的见解论文亮点:本研究利用基因组关联研究（GWAS）的汇总数据，通过连锁不平衡得分回归（LDSC）和Mendelian随机化（MR）方法，探讨了肠道微生物组与虚弱（frailty）之间的遗传相关性和因果关系。研究发现，Christensenellaceae R-7与虚弱之间存在遗传相关性的提示性证据，并且通过至少两种MR方法发现12种属级的肠道微生物对虚弱具有提示性的因果效应。研究未发现水平多效性或异质性的证据。这些发现为若干遗传预测的肠道微生物与虚弱之间潜在的遗传相关性和因果关联提供了提示性证据，为未来探索肠道微生物在衰老过程中的作用及其作为干预和治疗虚弱的潜在靶点提供了参考。研究强调了需要更多的基于人群的观察性研究和动物实验来阐明这种关联及其背后的机制。

第6-7天：终极冲刺！📖 写作任务，圆满结束！在这场紧张激烈的7天挑战中，我已经顺利完成了文章的撰写。通过精心策划的写作策略，我将复杂的数据和分析转化为一篇条理清晰、内容丰富的文章。这不仅是速度的较量，更是对专注力和写作技巧的全面考验。🌌 深夜的专注时光在夜班的宁静中，我在科室里全神贯注地写作。如此投入，以至于我完全沉浸在自己的创作世界中。一位关心的大妈的问候，让我从专注的状态中回过神来，她分享了她孙女的故事，让我在忙碌的工作之余，感受到了人间的温情和关怀。🎯 高效写作的秘诀凭借之前的经验，我知道一天内完成初稿是可行的。这次挑战中，我提前准备了方法部分，使得将结果和图表整合进文章变得轻而易举。借鉴优秀文献的风格，我迅速完成了中文稿件。📘 下一步行动：翻译、润色、投稿准备现在，我将着手进行文章的翻译工作，对内容进行精细的润色，并准备投稿所需的所有材料。保持这股冲刺的劲头，我相信投稿前的准备工作也将顺利完成。

药物靶向MR新挑战， Day2-3天：进度汇报：在这两天里，我的主要工作集中在深入的研究课题和阅读相关文献上。孟德尔随机化的方法学是基本一样的因为前期的一些工作，所以我有代码准备也就是说只要准备好了代码，以后只需要换个结局、换个暴露就行啦同时，也正是因为这样，更要充分的去确定选题的可行性所以我用了2天的时间进行了充分的检索避免出现撞车的情况 心衰的药物靶向竟然才15篇，有搞头，所以我就选择这个疾病啦，不过药物选哪个呢，充分检索一番？？？药物靶点孟德尔随机化可以简单说成，涉及受体、酶、离子通道、转运体、免疫系统、基因等的孟德尔随机化，并且会引入eQTL、pQTL等一些概念。为了方便理解，我做了个药物和表型之间药物靶向MR的简单思路图很容易就理解啦所以基于药靶MR的基础，又有很多的衍生方法，比如炎症因子MR、代谢物MR、脂质MR等，方法学都是类似滴同时呢，药物靶向也有两种思路，一种是老药新治，一种是老病开发新药这两种情况在临床上都是会经常遇到的 老药新治就是：如果某种药物X对心衰是明确有益作用，通过药靶MR确定药物X对癫痫也有作用，那如果一个病人有心衰合并有癫痫的时候，X就是最佳选择 老病开发新药就是：我通过药物靶向MR确定了心衰的一些靶点，进而针对这些靶点就可以开发新的药物同时，数据量大是我们在分析结果时面临的一个限制因素。但只要我们找到了idea，代码其实是简单的事情，跑除了图片加上我的“框架写作发”，TOP顶刊指日可待了！ 好的，今天的分享就到这里了！

今天发起一个全新的挑战，挑战7天完成一篇NHANES数据库SCI！今天的主要任务就是初步检索+确定目标期刊。NHANES数据库全名叫National Health and Nutrition Examination SiUrvey，是一项基于人群的横断面调查，旨在收集有关美国家庭人口健康和营养的信息。项目每年调查一个全国代表性的样本，约5000人。NHANES访谈部分包括人口统计学、社会经济学、饮食和健康相关问题。体检部分包括生理测量、实验室检查等内容。数据量特别的大，涉及的相关指标很多，可以适合各个不同的科室的朋友来挖掘写作，所以近些年非常多的火热，我也来试试水，嘿嘿我首先就用简单的“NHANES”进行了初步的检索，发现目前文章非常多，高分文章不少，仔细看了看，基本集中在5分-10分居多，而且基本都是1区2区，还是可以的。因为我最近对抑郁症恰好比较感兴趣，就打算做关于抑郁症文章，又去检索了“NHANES and depression”，发文数目和文章的质量都还是不错的，那就真么定啦刚好出现在第一个文章是复旦大学最新的抑郁文章，后面全是我们之前调整的Journal of Affective Disorders，那我们就换一个目标杂志，我的目标文献就是这篇啦（DOI: 10.1080/07853890.2024.2314235），目标期刊就是Annals of Medicine。随后去深入了解了这个杂志，不是水刊，发文量和被引数都还可以，那就他啦然后有检索了我之前就有点关注的血液指标，发现他和抑郁的关系没有被写过，所以，嘿嘿，就他啦好啦，让我们一起探索NHANES数据库

文章题目：Genetic evidence of the causal relationship between chronic liver diseases and musculoskeletal disorders 中文标题:慢性肝病与肌肉骨骼疾病之间病因关系的遗传学证据 论文亮点:本研究通过双向孟德尔随机化（MR）方法深入探讨了慢性肝病与肌肉骨骼疾病之间的因果关系。研究发现，原发性硬化性胆管炎（PSC）与前臂骨密度降低和整体骨关节炎风险增加具有因果关联，而肝细胞癌（HCC）与握力减弱有因果影响。反向MR分析未发现肌肉骨骼疾病对慢性肝病有显著因果效应。这些发现强调了对PSC和HCC患者实施全面预防措施的重要性，以降低肌肉骨骼疾病的风险，改善患者的生活质量。研究的优势在于系统地评估了慢性肝病与多种肌肉骨骼疾病的关系，并采用多种MR分析方法和敏感性分析，提高了结果的稳健性。然而，研究也存在局限性，如缺乏相关GWAS数据以分析慢性肝病严重程度与肌肉骨骼疾病的关系，以及芬兰人群的独特遗传组成可能影响IV的有效性和研究结果的普遍性。

Table和Figure的数据已经准备就绪！在动手制作表格和图形之前，我深入研究了相关文献，跟着前人的脚步一步步学习。标准的NHANES文章通常包含以下几个部分，当然，我也会注意到一些文章中加入了机器学习等先进技术，但核心思路是相同的，只是在暴露选择和分析方法上有所差异。万事开头难，我们先从最基础的思路学起，然后再慢慢探索更高级的方法。下面是我今天完成的几个关键部分：– **Figure 1**：研究人群——数据来源过程。这部分简要说明了筛选数据的流程，比如我从2013-2014年的数据中筛选出了符合条件的1900人。这本质上是对数据处理过程的一个可视化展示。– **Table 1**：基线资料表——人群基本信息描述。这里我比较了抑郁组和非抑郁组之间的基线资料差异，使用了t-检验或卡方检验等统计方法。– **Table 2**：回归分析——X与Y之间有无关系。我构建了三个不同模型来评估暴露和结局之间的关系是否稳健，包括Crude Model、Model I和Model II。– **Figure 2**：限制性回归样条——X与Y的剂量效应关系。这部分展示了X和Y之间的具体关系，是直线、L型、N型还是J型？通过RCS曲线可以直观地看到，并且会检验线性和非线性关系。– **Table 3**：亚组分析——敏感性分析。这里我探讨了X与Y的关系在不同亚组中是否存在差异，比如性别、年龄、疾病状态等。🌟 完成这些主要结果后，我发现分析过程其实很简单，最耗时的是选题和数据整理。但只要方向正确，耐心和坚持总会带来成果。今天的挑战成功完成，继续保持这股劲头，向着最终目标前进！