七天完成中介孟德尔随机化SCI挑战 – 总结报告 成功地完成了七天完成中介孟德尔随机化SCI的挑战。在最后两天（第6～7天），我们主要完成了以下内容：1. 论文的主要部分完成- 我们完成了剩余部分的攥写，包括引言（Introduction）、讨论（Discussion）和摘要（Abstract）。这些部分对于整体论文至关重要，包括研究的意义、结论和科学贡献。2. 论文的技术细节处理 – 我们使用Endnote20添加了必要的引用，并添加了如伦理声明、致谢、作者贡献和利益声明等结构性语句。3. 论文的终极润色- 对完成的稿件进行了最后的润色，以确保质量和流畅性。4. 多中介孟德尔随机化分析方法的深入探讨 – 我们分享了关于多中介孟德尔随机化分析的高级方法，包括使用多变量MR（MVMR）和两步MR（Two-step MR）的技术，以及它们在处理复杂关系时的应用。5. 未来的挑战和计划- 我们计划进行更多论文创作相关的研究挑战，并可能适当延长挑战时间。此外，我们还将开设光速科研SCI光速创作训练营，以帮助更多的学者提高他们的研究和写作能力。
中介孟德尔随机化SCI论文挑战 – 第4～5天 在这个挑战的第四和第五天，我成功完成了论文的主要部分，包括方法和结果部分的写作。剩余的部分，如引言、讨论和摘要，在接下来的两天内完成就可以了。 中介孟德尔随机化是一个相对简单的分析方法。它的核心是使用单变量孟德尔随机化（MR）来评估一个因素（暴露）对另一个因素（结果）的总影响。为了理解这个影响是如何通过中间因素（中介变量）传递的，我们可以采用多变量MR（MVMR）和two-step MR等方法。MVMR步骤主要包括：1. 估计直接效应：在控制中介变量的情况下，使用MVMR来评估暴露对结果的直接影响。2. 进行两阶段回归：第一阶段，使用暴露和中介的遗传工具预测每个暴露；第二阶段，将结果回归到每个暴露的预测值上。3. 估计间接效应：从总效应中减去直接效应。Two-step MR步骤：1. 估计两个MR值：一个是暴露对中介的影响，另一个是中介对结果的影响。2. 计算间接效应：将这两个估计值相乘。多中介变量分析：1. 使用MVMR：在控制所有中介变量的情况下，评估由多个中介引起的直接效应。2. 估计综合间接效应：从总效应中减去直接效应。3. 使用Two-step MR：单独考虑每个中介，并相加以获得综合间接效应。通过这些步骤，我们可以更好地理解一个因素如何通过多个中介变量影响另一个因素，并能够计算相应的中介效应。 💗注：我期待与大家分享中介孟德尔随机化的详细分析方法，并希望我的经验能对那些正在寻找合适研究选题的师弟师妹们有所帮助。让我们一起学习，迎接学术挑战！
7天完成中介孟德尔随机化SCI论文挑战 – 第2～3天在这个挑战的第二和第三天，我专注于选题的确定和研究方法的选择。中介孟德尔随机化主要有两种思路：1. 批量筛选中介变量：这个方法与两样本孟德尔随机化中使用的批量筛选类似。我参考了一篇相关的文献（DOI: 10.1038/s41467-022-33675-1）来理解这个方法。 2. 临床经验选题：这种方法基于已发表的文章来选择研究主题。例如，一篇文章（DOI: 10.3390/nu14204434）使用炎症因子作为中介，这对于很多炎症性疾病都是适用的。由于批量筛选方法对计算资源的要求较高，我选择了第二种思路。我选择了一篇文献中的中介变量作为我的研究对象，以验证其在我的研究中的适用性。中介孟德尔随机化的核心是在暴露和结局之间进行因果推断。理解了这一点并掌握相关的代码和写作技巧，便能够有效地进行中介孟德尔随机化的研究。 ❤注：我非常好奇大家的新年科研目标是什么。欢迎在评论区分享你们的目标和计划。我们一起为新的一年的学术成就加油！
审稿国内团队中介孟德尔随机化文章，探讨孟德尔随机化发展趋势最近，我审稿了一篇来自国内团队的中介孟德尔随机化论文，这是一个三区期刊，影响因子为4分。我注意到，无论是高收稿量的期刊还是所谓的“水刊”，孟德尔随机化论文的质量普遍提升，这说明研究者们对这种方法的掌握越来越成熟。尽管孟德尔随机化（MR）作为一种研究方法受到一些争议，但我个人认为，它在某些研究领域仍然具有不可替代的价值。例如，在没有孟德尔随机化的情况下，要研究某些因素（如饮酒）与疾病（如钙代谢异常）之间的关系，就需要进行大规模且耗时的随访研究。孟德尔随机化使得研究者能够利用已有的遗传数据来快速得出初步结论。然而，随着孟德尔随机化论文数量的增加，投稿难度也在不断提高，使得这类论文越来越难成为医学生的第一篇SCI文章。因此，我计划启动一个系列项目，旨在帮助师弟师妹们从零开始学习如何撰写并发表他们的第一篇SCI论文。我相信，这将为他们的学术生涯打下坚实的基础。目前，我还在继续更新中介孟德尔随机化的挑战内容。
2024年新挑战：7天完成中介孟德尔随机化SCI自从2023年开始在小红书上发布挑战以来，我已经成功完成了各种类型的孟德尔随机化论文，并帮助了许多师弟师妹完成他们的第一篇SCI论文。这些成就使我感到非常满足，2024年我计划继续这一努力。 今天，我开始了一个新的挑战：在7天内完成一篇关于中介孟德尔随机化的SCI论文。第一天的工作主要集中在信息收集和文献检索上。我查找了“Mediating Mendelian Randomization”相关的文献，并发现了一些高影响因子的杂志，如Aging Cell和Hypertension。 在检索的1006篇相关文章中，我注意到中介孟德尔随机化的研究领域仍有很大的发展空间。我下载了10篇最近发表的相关文献进行精读，以便更好地准备我的论文。 ❤注：这个挑战完全是在我的非工作时间进行的。我鼓励大家模仿我的科研思路来进行自己的研究。去年，许多模仿我的思路的师弟师妹也成功发表了文章。我欢迎大家继续关注我的挑战进展！
2023年度科研成就总结，展望2024回顾2023年，我在学术领域取得了显著的成绩。我发表的所有文章都位于Q1和Q2区的期刊中，累计影响因子（IF）超过20分，这证明了我之前接受的挑战和努力确实有效。尤其是《Scientific Reports》最新被评为中科院二区期刊，这进一步证明了该杂志的不断努力和我的选择正确。展望2024年，我计划继续我的学术旅程，尤其是在准备转行的过程中。我将致力于发表更多高质量的文章，并希望能帮助更多的师弟师妹们在学术道路上取得成功。无论是通过实际的论文写作指导，还是提供选题和研究方法上的建议，我都希望能为他们的学术成长做出贡献。 感谢大家一直以来的支持和鼓励！我将继续分享我的学术经历、写作技巧和研究心得，希望能为更多的研究生、博士申请者以及正在留学路上的同学们提供帮助。
5天完成双向孟德尔随机化挑战“圆满”结束我很高兴地宣布，5天完成双向孟德尔随机化的挑战已经“圆满”结束。第五天的主要任务包括完成机制图（Figure 1）、引用添加（使用Endnote20）、添加结构性语句（如伦理、致谢、贡献、利益声明）以及论文的最后润色。虽然这篇论文完成了，但我暂时没有投稿的计划。在这个挑战中，我使用了完整的孟德尔随机化分析方法，包括以下步骤：1. 使用TwoSampleMR包进行统计分析。2. 在GWAS summary数据库中提取SNP以及对应的统计数值作为工具变量。3. 进行方向性检验：使用Steiger方向性测试或Reverse MR方法。4. 主要采用IVW方法。5. 加权中位数和MR-Egger回归作为敏感性分析。6. 使用Cochran Q评估异质性。7. 利用MR-Egger回归的截距来评估多效性和使用MRPRESSO。我分享的这些步骤和分析方法为孟德尔随机化的基础，可以帮助大家更好地理解和应用这一研究方法。 💗注：未来我计划继续分享更多关于孟德尔随机化的干货和进行论文写作的挑战。由于最近比较忙，可能会适当延长挑战的时间。感谢大家对这次挑战的关注和支持！
挑战5天完成双向孟德尔随机化，第四天进展进入挑战的第四天，我的双向孟德尔随机化论文进展顺利。今天的主要成就是完成了摘要（Abstract）、引言（Introduction）和讨论（Discussion）部分。在我的论文中，我利用了Steiger方向性测试来分析数据。具体来说，我们发现，暴露变量解释的方差明显高于结果变量（分别为0.01073299和6.288587e-05）。这种分析方法的细节可以为想要撰写类似论文的研究者提供参考。 明天将是这个挑战的最后一天。剩下的工作主要是添加引用、撰写投稿信（Cover Letter），然后准备投稿。这篇文章的难度并不高，因此我不打算专注于它的投稿，而是将精力投入到更具挑战性的项目中。但正如我所说，所有事物的学习都是从简单到困难，一旦掌握了基本逻辑，就可以应用到更多领域。 我分享的图三包含孟德尔随机化写作的权威框架和一些选题经验，希望能帮助到更多想要学习孟德尔随机化的师弟师妹们。许多人是通过我最初整理的资料开始学习孟德尔随机化的，希望大家继续努力！
挑战五天完成双向孟德尔随机化，第三天进展第三天的双向孟德尔随机化挑战相对轻松，主要任务是根据已有的图片和代码结果撰写材料和方法、结果部分。虽然双向孟德尔随机化的难度不高，但由于每天可用于写作和分析的时间有限，如果不认真对待，很可能无法成功完成挑战。 今天的写作思路如下：– 首先，使用批量代码筛选出暴露因素（结局也作为暴露进行筛选）。– 然后，找出互为因果的暴露和结局（两个表格都有对方的数据）。– 接着，选取几篇范文进行精读，使用光速阅读法。– 确定写作框架，并制作清单。– 运行MR分析，生成图片和数据。– 采用框架写作法撰写论文。– 最后，进行论文的润色和选刊投稿准备。 💗注释：对于零基础的师弟师妹来说，进行论文写作前应至少阅读50-100篇相关的孟德尔随机化论文。在确定暴露和结局后，务必通过PubMed等数据库检索，确认该主题是否已有人研究。挑战还有两天，欢迎大家加入我们的写作行列！
挑战5天完成双向孟德尔随机化！第二天进展进入双向孟德尔随机化挑战的第二天，这个任务其实相当直接。双向孟德尔随机化的核心概念在于互为因果关系的探索：即将原本的暴露因素作为结局，原本的结局因素作为暴露因素，再进行分析，从而探究是否存在双向的因果关系。要实现双向孟德尔随机化的分析，有两种主要的思路： 1. Steiger方向性检验：这涉及到在和谐化的数据之后添加特定代码，以计算结果。2. 反向MR（Reverse MR）：这是遵循TwoSampleMR的完整流程，但将暴露和结局因素对调（即，暴露变成结局，结局变成暴露），然后再进行一遍完整的TwoSampleMR分析。 我选择了Steiger检验，并将在明天的写作部分具体展示这一过程。 💗注释：实际上，任何类型的孟德尔随机化都不难掌握。目前，一篇双向孟德尔随机化能够投稿的杂志大多在3~5分区间。对于追求更高文章分数的师弟师妹们，我建议参考我之前挑战的肠道菌群和药物靶向孟德尔随机化。 一起学习，加油！对于基础较差的师弟师妹们，可以多花些时间在这上面。明天，我们将开始正式的写作部分！