🌟7天写完多变量孟德尔随机化论文挑战圆满结束！今天我完成了论文的最后一步：添加了文献引用（使用Endnote20）、补充了结构性语句（伦理声明、致谢、作者贡献、利益冲突等）、选择了目标期刊（通过AIGC自动匹配和我以前介绍的方式），并根据期刊要求对论文进行了进一步的润色。 分享一下多变量孟德尔随机化（MVMR）的核心思路：在临床和MR研究中，我们通常先研究单一因素，然后将多个因素组合起来分析，以期实现1+1=2或者1+1>2的效果。但MVMR并不关注这些因素的整体效果，而是关注在整体中每个因素各自的贡献，这更像一种竞争关系，有助于实现更准确的校正。MVMR的核心在于依赖于某些基因变异与特定暴露的相关性强于与其他暴露的相关性（这是我们的主要结论）。理解这一点，并掌握相关代码，你就能进行多变量孟德尔随机化研究，并可能获得满意的结果。 ❤️注：由于这段时间用于修稿和审稿的时间较多，实际上，这篇多变量孟德尔随机化论文的撰写时间可能不超过7天。接下来，我想听听大家的意见，你们希望看到我接下来挑战什么？请在评论区留言。

挑战第2天： 今天的进展如图所示：首先，我利用黑科技快速阅读相关文献 → 然后深入了解材料和方法部分所需的主要数据分析内容 → 接着，我细读文献中的表格和图像 → 最后，根据以上信息，我开始准备编写代码（参见图五）。 7天内完成多变量孟德尔随机化SCI论文的任务并非遥不可及，因为我遵循一套固定的思路：确定一个或一组明确的疾病，然后筛选出阳性的暴露因素（这是我在第一轮挑战中所做的）。需要注意的是：多变量孟德尔随机化中的多变量分析实际上类似于回顾性分析中的多因素分析。重要的是只能对同类因素进行多因素分析。阅读更多相关文献会让这一点变得清晰，可以通过PubMed检索“Multivariable Mendelian Randomization”进行学习。例如，同一类别的因素可以是体重类（BMI、手臂体脂率、臀围、腰围等）、生活方式类（久坐、规律运动、早起、吸烟、饮酒）或同类型疾病（各种精神疾病等）……这正是多因素孟德尔随机化的关键所在，也是中介孟德尔随机化分析的基础。❤️注释：尽管最近非常忙碌，我希望大家能跟随我的思路，慢慢来，但务必要开始行动。继续欢迎大家的关注和支持！

挑战7天完成一篇多变量孟德尔随机化SCI论文！经历了两轮成功挑战，我完成了两篇孟德尔随机化研究——一篇双样本分析和一篇针对药物靶点的研究。从选题、编码、绘图、写作到准备附件和表格，我一手包办。一篇已投至二区杂志，另一篇今晚将投稿。现在，我准备迎接新的挑战——多变量孟德尔随机化分析。原本打算挑战中介孟德尔随机化，但鉴于中介分析建立在多变量基础之上，我决定从简到难，循序渐进，为未来写作中介孟德尔随机化研究打下坚实基础。今天是新挑战的第一天：我开始收集资料，检索关键词：“Multivariable Mendelian Randomization”。大多数相关论文都发表在二区杂志（影响因子5-10分），如《International Journal of Cancer》（中科院一区，影响因子6.4）和《Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine》（中科院二区，影响因子5.4）。最新的一篇则发表在《Journal of Affective Disorders》（中科院二区，影响因子6.6）。虽然这类论文在7600多篇孟德尔随机化文献中只占1015篇，但几乎所有的单因素/双样本研究都可以转化为多变量研究，这意味着这是一个潜在的研究蓝海。 除了检索信息，我还下载了近十篇最新文献进行深入研究。今天，正式开始挑战！❤注：挑战将在非工作时间进行，所有步骤都是即兴构思（大家可以借鉴我的科研方法，按照提供的思路完成SCI论文创作），从零开始，主打原创！欢迎大家围观和支持！

非OA期刊｜仅用7天写完的论文被中科院二区期刊接收！最令人兴奋的是，我没有花一分钱的版面费，而且是在一个质量上乘的二区非水刊，短短2个月就获得了接收。这也证明了我的快速写作框架是有效且可靠的。

七天孟德尔SCI挑战圆满结束！实际上，很多准备工作我已经在前几天完成了。分享一个小技巧：阅读文献时，我会把有价值的句子或观点保存到我的微信对话框里。写讨论部分前，我就会回顾这些笔记，有时稍微调整下语序就能使用。来聊聊我的药靶孟德尔随机化写作思路吧：首先，选定一个疾病（查看gwasieu是否有对应的Gwasid→如果有，就可以考虑作为候选→然后提取对应蛋白的所有SNP→用这些工具变量（蛋白）与结局变量进行MR分析→筛选出有正面效应的蛋白→在相关网站查询对应的基因和药物→之后可以进一步做SMR和共定位分析→最后整合成论文。（这个过程非常复杂，一次循环错误可能意味着两天努力白费，建议新手从简单的两样本分析开始，我教学也是逐步深入的。）先来谈谈第7天的进展：制作了机制图（figure1）、增加了引用（Endnote20）、完善了结构性语句（包括伦理声明、致谢、作者贡献及利益冲突声明）以及对论文进行了最后的润色。分享一下心得体会：一篇高质量的研究论文应包括以下统计分析和结果描述：➢ 利用TwoSampleMR软件包进行统计分析。➢ 从GWAS summary数据库中提取SNP及其统计数值作为工具变量。➢ 运用如Steiger过滤法等手段筛选工具变量。➢ 使用phenoscanner消除混杂因素。➢ 主要采用IVW方法。➢ 加权中位数和MR-Egger回归用于敏感性分析。➢ 通过Cochran Q测试评估异质性。➢ 利用MR-Egger回归的截距来评估多效性和应用MRPRESSO。这些就构成了孟德尔随机化分析的核心步骤。 💖注：接下来我会继续挑战更多孟德尔相关的研究，可能会适当延长挑战时间（因为实在太忙了！）

【7天药靶孟德尔随机化SCI挑战：第4~5天总结】🔬💻🌟 挑战进展：– 经历了设备升级的挑战，我转移到配备有双3070显卡的设备（酒店）继续跑代码，这显著提高了工作效率。 – 药靶孟德尔随机化分析的主要挑战在于处理大量数据和筛选蛋白质，这是一个时间密集型的过程。 📈 今日成果：– 成功提取了4500+个工具蛋白和50000+SNP，完成了药靶孟德尔随机化分析，并生成了森林图。– 文章的主体部分（包括效应基因的分析）已基本完成，剩余的工作主要是补充SMR和共定位分析，以及最终的论文润色。 🤔 思考与建议：– 在科研和论文写作中，重要的是明确目标和需求。如果目标是顺利毕业或快速发表文章，那么学习系统化的SCI论文写作可能比深入研究复杂的方法学更为重要。– 对于想要顺利毕业的研究生来说，掌握如何快速撰写SCI论文的技巧至关重要，而不必过分深入复杂的方法学，如高级孟德尔随机化分析。– 我准备的课程将覆盖从文献阅读到论文写作的全过程，以及孟德尔随机化、meta分析、AIGC、NHANES数据库等方法学。 ❤️ 资源分享：– 图五包含了用于GWAS数据提取的网址，这是一个宝贵的资源，希望对大家有所帮助。🎯 接下来的计划：– 完成论文的最后润色和准备投稿工作。感谢大家的关注，希望我的分享能够帮助到正在科研路上努力的你们！祝大家早日发表SCI论文！