开始5天完成双向孟德尔随机化挑战今年的影响因子目标已经达成，现在我准备启动新的挑战：5天内完成一篇双向孟德尔随机化论文。这次挑战的论文将分为两类：一类是指导师弟师妹们完成（我不参与投稿和作者序列），另一类则是我个人独立完成并投稿，主要针对低分段的非开放获取杂志或者影响因子超过10分/15分的开放获取杂志。短期内我不计划再有其他投稿。 今天是挑战的第一天，我的主要任务是收集信息。我检索了关键词：“Bidirectional Mendelian Randomization”，发现相关论文发表的杂志影响因子和分区都相当不错，例如J Med Virol（Q1，12.7分）和Journal of Crohns & Colitis（Q1，8.0分）。仔细查看近期发表的文章，发现类似于Gene这样的杂志，即使分区较低，也能提供3-5分的影响因子。总共有934篇相关论文，对于一个选题容易的方法来说，竞争并不激烈。毕竟，两样本孟德尔随机化的论文数量已超过8300篇，仅在过去两个月就增加了500多篇。 越来越多的研究者开始将孟德尔随机化作为一种研究方法，应用于临床研究或者meta分析中，以提高文章的分数。今天，我下载了10多篇近期发表的双向孟德尔以及一些经典高分双向孟德尔的范文进行精读，正式开始了这次的挑战！ ❤注释：此次挑战安排在非工作、考试或原定学习计划之外的时间进行，所有步骤都是即兴而来（大家可以模仿我的思路），专注于从零开始的新课题。欢迎大家继续关注我的挑战进展！
新思路=旧瓶装新酒（旧瓶指两样本MR分析，新酒：暴露或结局替换为731种免疫细胞） 前几天完成了中介孟德尔随机化的挑战，明显感受到大家对于孟德尔随机化方法兴趣下降了，但是通过孟德尔随机化学习和写作投稿完成对于SCI论文写作和投稿的学习，不失为一个好方法。今年的投稿会选低分段的非OA或者大于10分/15分两个类别的OA杂志，双向免疫细胞孟德尔明显不匹配这个投稿要求，因此我会尽快完成，然后攥写今年的课题进行。 现在开始新的挑战! 第1天:收集信息。检索关键词:“(Mendelian randomization) AND (731 Immune cell)”,2022发表1篇，2023发表6篇，2024的年底我们再次检索下今年选的课题，看下能发表多少篇。发表的杂志影响因子和分区都还不错,虽然大部分都是F系列的“水刊”，但是这种批量完成的论文，有4-7分不错了。批量完成的原因是只需要下载和处理731种免疫细胞的Gwas数据，然后和自己的疾病做MR分析即可，再根据自己跑出的阳性免疫细胞写论文即可。 总文章仅有7篇，大家只需要排除已经写过的：polycystic ovarian syndrome、systemic lupus erythematosus（中介，这篇有点扯淡，不信的话去读读：10.3389/fimmu.2023.1319127）、chronic obstructive pulmonary、COPD、SLE、schizophrenia、bone mineral density，对于一个很好选题的方法来说，其实完全没有竞争，毕竟两样本孟德尔都接近9000+篇了，离我九月份第一次更新挑战才过去几个月，增加了1000+篇发表~ 现在的趋势是把孟德尔随机化当成一种研究方法，放到临床研究或者meta分析或者Nhanse数据库分析材料里面，冲高分。 除了检索信息，我还下载了所有的免疫细胞孟德尔的范文，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MR分析思路，去做任意类型的MR分析)，非现有课题从选题开始！ 欢迎大家跟着我一起打卡！！！
很抱歉没能及时回复大家的留言，感谢大家的耐心等待和支持！在十二月，我有两篇文章被接收：– 一篇是行业顶尖的JMIR（一区），影响因子高达7.4，历经大修和小修终于被接收。– 另一篇是传统的二区杂志，非开放获取（OA）。鉴于我还打算继续在该杂志发表，具体杂志名称暂时保密。这是我在该杂志的第二篇接收论文。 1月，我计划至少更新18天，大致相当于两篇文章的工作量。其实我的电脑里已经有几篇待投稿的论文了。再次感谢大家的关注，希望你们也能收获更多的Accept！
先汇报第6～7天内容:完成论文剩余部分的攥写（introduction、discussion、abstract)、引用添加(Endnote20)、结构性语句添加(如伦理、致谢、贡献利益说明)、论文润色 今日分享更高维度的多中介孟德尔随机化的分析方法：1️⃣ 使用MVMR：在同一个模型中控制多个中介，精确地评估暴露的直接效应。 2️⃣ 无偏估计：确保所有暴露和中介因素的非重叠SNPs都被包括作为工具变量，让直接效应的估计无偏无误。 3️⃣ MVMR vs Two-step MR：在中介互不影响的理想状态下，MVMR和Two-step MR的间接效应估计是一致的。 4️⃣ 复杂关系下的Two-step MR：当一个中介影响另一个时，Two-step MR能同时捕捉到中介解释的关联量和相关中介-结果的量。 💗注:接下来会进行更多的论文创作相关研究挑战，会适当延长挑战时间(超级忙!!!)，同时咱们的光速科研SCI光速创作训练营也快开班啦！！！欢迎师弟师妹们跟我们一起学习！！！
肠道菌群孟德尔随机化挑战圆满结束！我很高兴地宣布，我的7天肠道菌群孟德尔随机化挑战已经顺利收官。在挑战的最后一天，我完成了以下关键任务： 1. 使用AIGC自动添加文献引用，这是一个高效的引用添加方案。2. 添加结构化语句，包括伦理声明、致谢、作者贡献和利益冲突说明。3. 自动匹配选刊，为论文找到合适的发表杂志。4. 根据目标期刊的要求进一步对论文进行润色。分享一下肠道菌群孟德尔随机化（GutMR）的核心思路：简单来说，它实际上就是一个两样本孟德尔随机化的变体，不同之处在于暴露是肠道菌群，或者以肠道菌群作为研究结局。暴露数据可以从mibiogen下载（设定p1值=1e-5），结局数据可以从IEU获取，也可以自行下载。论文撰写部分，只需精读2-3篇肠道菌群孟德尔随机化的范文，提取写作框架，根据个人研究填充内容，再进行细致修改，就能完成。 总结来说，一旦掌握了核心思路和相关代码，就可以比较轻松地获取IF3~5的成果。如果想要更高的影响因子，可以尝试模仿国外研究者的论文配图，它们通常非常精美，有助于提升论文的分数。❤注：我指导的师弟师妹们也已经完成了投稿，目标杂志的影响因子均超过10分。从撰稿到润色再到投稿，整个过程只用了3到4周的时间。
这两天顺利完成了初步选题的图片制作(2个)和表格制作(3个),最后两天的任务就是完成论文创作了，在跑出图片和表格的同时，我已经通过光速攥写SCI的方案完成了Method、result部分的写作，剩下的introduction、discussion、abstract两天完成绰绰有余～ 中介孟德尔随机化非常简单，看完这篇笔记，你就掌握啦(IF+5)在中介分析中，我们使用单变量MR（孟德尔随机化）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一个或多个中间因素（中介变量）传递的，我们可以使用两种不同的方法：多变量MR（MVMR）和two-step MR。MVMR步骤： 1. 估计直接：首先，我们使用MVMR来估计在控制中介变量的情况下，暴露对结果的直接影响。我们将主要暴露和中介变量的遗传变异都看作是工具变量。2. 进行两阶段回归：在第一阶段，我们分别用暴露和中介的遗传工具预测每个暴露。在第二阶段，我们将结果回归到每个暴露的预测值上。3. 估计间接效应：最后，我们从总效应中减去直接效应，以估计间接效应。 Two-step MR步骤：1. 估计两个MR值：首先，我们计算两个MR估计值——一是暴露对中介的影响，二是中介对结果的影响。2. 计算间接效应：然后，我们将这两个估计值相乘，以估计间接效应。 多中介变量分析：1. 使用MVMR：我们在控制所有中介变量的情况下，使用MVMR评估归因于多个中介的直接效应。2. 估计综合间接效应：然后从总效应中减去这一直接效应，以估计综合的间接效应。3. 使用Two-step MR：接着，我们单独考虑每个中介，并将其效果相加，以获得所有中介的综合间接效应。通过这些步骤，我们可以更好地理解一个因素是如何通过一个或多个中介变量影响另一个因素的，也能够计算相应的中介效应了。 💗注:中介孟德尔的挑战难度在于将内容详尽的传达给师弟师妹们，其实找到一个合适的选题以后，跟着上面的步骤一步步完成就行啦～ 加油！！！
28天内接收，刷新了个人纪录！虽然免除了版面费，但我并不完全满足，因为我还在期待一篇JCR一区杂志的回复。最近，我决定在小红书上更频繁地分享接收（Accept）的喜悦！接下来，我打算开始新一轮挑战——创作发表于一区（影响因子＞10）的论文。如往常一样，我欢迎大家来围观和支持！
这两天的工作和思路关系到选题，一定要认真学习。中介孟德尔随机化主要有两个思路：思路1:批量筛选中介变量和我们在挑战两样本时候一样，用到批量筛选中介的代码即可，参考范文：DOI: 10.1038/s41467-022-33675-1思路2:临床经验选题（根据已发表文章）如文章：DOI: 10.3390/nu14204434（炎症因子作为中介，可以套很多炎症性疾病） 为了能够快速的写出论文，批量筛选对于MAC来说就是折磨，不想再去酒店跑数据了。因此果断选择思路2，从别人的已经选为中介的数据入手，我没选炎症因子，而选了另外一篇文章的中介，用于我自己的研究去验证；我不担心跑出阴性结局，这个工作量加上我的选题临床上确实存在，所以要求低一点能够发出去。 “孟德尔随机化的目的是在暴露与结局之间进行因果推断的分析。暴露可以直接影响结局，也可以通过间接的途径影响结局。如果去除混杂因素的干扰，如何解释暴露对结果产生影响的途径呢？” 这段话就是中介孟德尔随机化的核心思路，理解了这段话，在掌握相关代码和写作能力，基本中介孟德尔随机化的5分到手。 💗注：小红薯的朋友们，新年的科研目标是什么？欢迎朋友们在评论区回答。
第2~3天！7天完成肠道菌群孟德尔随机化 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~~
最近大家的孟德尔论文质量提升明显呀。即使是收稿量大的期刊（“水刊”）收到的孟德尔随机化的质量都还不错，工作量也有，唯一的局限性可能来源于研究方法本身。随着孟德尔随机化发表论文的增多，围绕着这种研究方法的争议也越来越多。我始终认为MR分析的价值不可替代~没有孟德尔的时候，你想研究喝酒和Ca，就要同时对每个人都统计喝不喝酒，得不得Ca，恰好没有同时存在这两个变量的公开数据，于是你累死累活的随访几年。 现在用两样本孟德尔就可以用别人统计过的饮酒数据，和另外一群人统计的Ca数据，就可以得出一个初步结论了。 但是未来的趋势也越来越明显，普通的孟德尔随机化研究的投稿难度加大，越来越难以成为医学生的第一篇SCI。 因此我们要做一个系列，教会我们的师妹师弟学会从0到1拥有第一篇SCI，感兴趣的可以关注！ 目前仍旧在更新中介孟德尔挑战~