这两天顺利完成了初步选题(3个)和肠道菌群数据下载(图1),初步分析期间电脑崩了一次，遂在线指导师弟分析，20分钟教会 肠道菌群孟德尔随机化非常简单，看完这篇笔记，你就掌握啦(IF+5) 第一步、下载肠道菌群数据作为暴露(MiBioGen) 第二步、根据自己研究方向，下载结局数据或使用IEU结局数据(IEU数据加载太慢，我让师弟做的课题使用下载的数据，我继续使用在线数据库)第三步、数据处理(过滤、协调、合并)第四步、孟德尔随机化统计分析及结果可视化(森林图、散点图等) 需要注意的是，肠道菌群数据量比较大，常规跑循环时间太久，一报错前面的努力白费！因此建议大家通过分割肠道菌群数据，然后和结局做MR，得出结果。 总体来说，肠道菌群难度很小，师弟二十分钟掌握后告诉我，还是我的光速攥写SCI论文有意思。事实也是如此，任何方法都有过时的一天，只要会快速写论文，方法学起来很快的。 ❤️注释:这样的挑战难度系数太低啦，后面让我的师弟师妹们来完成这样的挑战，选定课题，我来指导他们在规定时间内完成一篇SCI论文，你们想看吗？ 不管如何，这个挑战我会做完，三个选题，让师弟做一个，我自己做两个，哪个数据好看就写哪个~ 晚安~~
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。
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!