“孟德尔随机化会是下一个meta吗?！"(MR小白答疑专区)
孟德尔随机化，这一研究套路目前有多热门呢？
我们来看看近些年来的发文数据，在PubMed上检索“Mendelian Randomization”，我们可以发现近十年的发文数量在逐步上升。
但随着发文量的飙升，孟德尔随机化可做的内容越来越多，愿意接收的一些期刊和愿意审稿的专家也越来越多，但这同样也意味着：
❎期刊为预防大家齐来“灌水”，可能不想再接收孟德尔的文章！
❎审稿人有可能会出现审美疲劳，看了太多孟德尔随机化研究，他不想审了！
❎选题难度陡增，你想到的主题，可能人家都有了！
说真的，再不上车孟德尔随机化，真的晚了！
那么，对于普通医生来说，该怎么选择呢？
A: 第一种就是观察性研究有争议的选题；
第二个是可能存在反向因果关联的一些选题；
第三个是可以找热点话题，比如说我们前几年的这个COVID-19；
最后一个就是混杂因素在当下人群无法控制的选题。这些你都可以去尝试做孟德尔随机化。
A: 其实随着MR的爆火，传统的这个MR分析已经不足以打动审稿人了，所以呢我们也整理了一些目前大家常用的一些手段，来提高我们发文的可能性。
常见的有：MR+、中介孟德尔、双向孟德尔、肠道菌群孟德尔、药物靶点孟德尔……
这些也是目前相对比较火的，且能发一些漂亮的高分文章的的孟德尔研究套路，但是难度也比较大一些。
我们有学员自学自写孟德尔随机化（病种：原发性胆管炎），已经顺利被接收录用！
A: 建议大家考虑审稿周期比较短的一些杂志。除非你对自己的研究非常自信，或者说你的研究包括了一些原始的自己的数据，不会轻易被人模仿。
要知道，孟德尔随机化的文章复现难度低，因为用的数据都公开的。你能做，别人也能做。一旦审稿周期长，很有可能被别人抢先一步发表。
看了这些还有些意犹未尽，或者还是感觉对孟德尔随机化无从下手？不了解从哪里挖数据，怎么结合临床找选题，数据又怎么处理？
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总有同学问我们：孟德尔随机化到底难不难？现在学还来得及吗？
其实，孟德尔随机化到底难不难，取决于你有没有基础。
如果你是0基础，那孟德尔其实有一定的难度。
因为第一你要了解到底什么是孟德尔，了解他的一个基本的逻辑，你要知道怎么选题，怎么去查询数据、下载数据、清洗数据，还有学会R语言等等。
这一套东西下来，如果是零基础的话，起码要有一年的时间，你才有可能去入门。
说真的，0基础自学至少需要1年！
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