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！

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