之前做了很多孟德尔随机化相关的挑战，关注我们，跟着我们学习的人，都取得了不小的成绩，发表了属于自己的SCI。随着孟德尔随机化投稿难度加大，我们开始一些新的类型挑战，提高大家论文接收率！今天开始新的挑战！医学生学起来，尤其是还没有文章的。第1天：收集信息。检索关键词：“Meta”,发文量、发表的杂志影响因子和分区都还不错,Human Vaccines & Immunotherapeutics（Q1,4.8）,Journal of Environmental Sciences(Q1,6.9)，仔细留意一下，把sort by调整成：publication date，最近出版的就是类似于Gene这样的分区可以的3-5分文章。说明Meta分析还是很有市场，都冲起来！总文章362662篇，每年都在增加，相当于每年都有4-5万篇的见刊量今年才见刊1万篇，还有30000篇的空间给大家发挥。就我看来和实际投稿，Meta分析的投稿难度是低于孟德尔随机化。尤其综述可以毕业的学校，Meta分析的性价比就比较高了，本科生有一篇二区以上Meta基本保研get。由于临床研究生时间紧迫，在有限的时间里阅读了大量的文献，却没有时间写一份质量上乘又会得到关注的综述性文章。现在跟着我的思路写起来吧除了检索信息，我还下载了10+近期Meta的范文，先精读，今天挑战就算开始啦！ ❤注释：挑战时间为非工作、考试/原定学习计划时间，所有步骤都是现想（大家可以模仿我的思路），非已有课题主打从0开始！好了，第一天的挑战就这样愉快地结束了！明天我们将进入更加精彩的环节！敬请期待哦！
🔍 我正在进行一项七天完成药，物靶向孟德尔随机化SCI的挑战，而这已经是第四、五天了。👨💻 跨越技术难关在进行药，物靶向孟德尔随机化分析时，遇到了电脑配置不足的问题。但我没有放弃，毅然决定找到一处设备更好的地方，继续进行数据分析。虽然成，本增加了，但挑战的意义却更加重大。🔬 解锁数据奥秘经过一番努力，我终于跑出了效应基，因，并且文章的框架也已初步形成。我发现，双样本的基础知识至关重要，但需要处理的数据量确实非常巨大。我现在的任务是补充SMR和共定位分析，这需要一些时间，但我已经做好准备。🧠 深度思考在与同事交流中，我意识到很多人盲目跟风学习孟德尔随机化，但并没有真正明白自己想要什么。我认为，最重要的是学会如何系统化地快速撰写SCI论文，这才是真正能够帮助我们顺利毕业、快速发表文章的关键。🎯 未来展望我制定了一个30天的课程表，旨在帮助学习者从文献阅读到数据分析、论文写作，一站式解，决科研难题。我相信，只有通过系统学习和不断实践，我们才能够在科研领域中不断进步。
🔍分享关于药，物靶向孟德尔随机化的研究思路和我个人的心得体会。📚 思路一：验证药，物靶点（旧药新用途）对于那些对药，物和其机制有深刻认识的朋友来说，这个思路可能更具挑战性。通过验证药，物靶点，我们可以发现旧药的新用途，为临床治，疗带来新的突破。最近，我了解到了一篇关于药，物靶点的研究，非常值得学习和模仿。如果你有兴趣，不妨去搜索一下文章：“Causal relationship between PCSK9 inhibitor and autoimmune diseases: a drug target Mendelian randomization study”。📚 思路二：筛选药，物靶点相比思路一，这个思路可能更容易入手。通过筛选药，物靶点，我们可以快速找到潜在的治，疗目标，为药，物研发提供新的方向。我最近读了一篇关于药，物靶点的研究，发现文章难度并不大。只要跑出了数据和图片，就可以开写了！💡 “药，物靶向MR，即采用mRNA、蛋白质或者其它下游生物标志物作为暴露，相较于其它暴露表型（吸烟、饮酒、BMI等），由于在因果链上其距离结局更近，其分析结果会更稳健。”这段话揭示了药，物靶向孟德尔的本质和研究方法。
之前我成功完成了一项双样本孟德尔随机化研究的挑战，从选题、代码改进、数据可视化、论文撰写，到附件和表格的制作，最后投稿至二区杂志，一路过关斩将，挑战成功！现在，我怀着满腔的热情，开启新的征程！第1天：信息搜集，以“Drug target Mendelian randomization”为关键词进行搜索，我发现发表的相关研究都出现在高分杂志上，比如JAMA Psychiatry(IF:25.8)、Nature Communication(IF:16.6)等，总共只有195篇文章，与孟德尔随机化研究的庞大文献量相比，这无疑是一个尚未被充分开发的领域。我下载了将近十篇这样的高分文章，准备深入阅读，今天就是挑战的起点！
在这个挑战的第2到第3天里，我顺利确定了三个超有潜力的研究方向，并且下载了肠道菌群的数据集（太激动了，看图1📊）。不过，在数据分析的过程中，我的电脑居然崩溃了一次😭，没办法，只能在线上指导我的小师弟帮忙分析，没想到只用了20分钟就教会了！告诉你们，肠道菌群孟德尔随机化真的超简单，跟着我的步骤，你也能轻松掌握（期刊影响因子+5哦）：1️⃣ 下载肠道菌群数据作为暴露因子（来自MiBioGen数据库）2️⃣ 根据研究方向下载结局数据，或者直接使用IEU的结局数据3️⃣ 数据处理环节，包括数据过滤、协调和合并4️⃣ 进行孟德尔随机化的统计分析和结果可视化，比如森林图和散点图一个小提示：由于肠道菌群的数据量相当庞大，直接全量分析很容易出错，建议分割数据后再分析，效率更高，也不容易出错。通过这次实践，我的小师弟也发现，虽然技术更新迭代是常态，但快速掌握写作技巧才是王道！🚀❤️附言：看来这个挑战对我来说难度不大，接下来可能会让师弟师妹们尝试，我来做他们的指导老师。你们想看这样的挑战吗？不过不管怎样，我会完成这个挑战的，三个选题已经准备好，让师弟来做一个，我自己操刀两个，看哪个数据更吸引人再决定写哪个。
报告第7日挑战内容：1. AIGC 自动添加文献引用（超高效添加方案）2. 结构化语句增补（伦理、致谢、贡献、利益说明等，简单复制粘贴）3. 杂志选刊（智能匹配最佳期刊）4. 根据目标期刊进一步润色分享肠道菌群孟德尔随机化（GutMR）核心思路：一句话概括：只是简单的两样本孟德尔随机化，但将暴露转变为肠道菌群，结局则是肠道菌群（p1值设定=1e-5，mibiogen下载即可）。结局数据可使用IEU，或自行下载。报告第7日挑战内容：1. AIGC 自动添加文献引用（超高效添加方案）2. 结构化语句增补（伦理、致谢、贡献、利益说明等，简单复制粘贴）3. 杂志选刊（智能匹配最佳期刊）4. 根据目标期刊进一步润色分享肠道菌群孟德尔随机化（GutMR）核心思路：一句话概括：只是简单的两样本孟德尔随机化，但将暴露转变为肠道菌群，结局则是肠道菌群（p1值设定=1e-5，mibiogen下载即可）。结局数据可使用IEU，或自行下载。