对咱们临床医生来说,想做基础科研,一没时间,二没实验条件,想用手头病例发SCI,光收集就耗了2、3年,晋升遥遥无期……当然得靠孟德尔随机化!没发过孟德尔随机化SCI,还能没听过它的鼎鼎大名?近年来,孟德尔随机化可谓是炙手可热,检索PubMed数据库发现,截至目前,孟德尔随机化发文量已达到10589篇,仅2024年发表的就有2196篇,高分文章比比皆是!图源:PubMed
孟德尔随机化这波热度早就吹到了各大三甲医院,华西/湘雅医生纷纷抢发!那孟德尔随机化在生信分析领域到底有什么优势呢?在生信研究中,存在许多可能影响结果的混杂变量,如环境因素、样本来源、实验批次等。通过随机分组,可以在不同处理组之间均匀分布这些混杂变量,从而减少其对结果的影响,更准确地评估待研究变量的效应。生信研究常常涉及基因表达、蛋白质互作等复杂的生物过程。使用孟德尔随机化可以更自信地推断某个生物分子对特定生物过程的因果关系,因为随机分组可以降低其他未知因素的影响,更准确地揭示变量之间的因果关系。在生信领域,实验数据的重复性和验证都是至关重要的。采用孟德尔随机化可以确保实验在不同时间、不同实验条件下都能获得可靠的结果,从而增强了实验的可重复性和可验证性。在生信分析中,我们可能会因为预先存在的假设、期望或知识,影响数据的采集和分析。孟德尔随机化可以减少主观偏见的影响,使结果更客观,可信。生信研究中通常涉及大量的变量和样本,而不同变量之间可能相互影响。使用孟德尔随机化可以帮助有效控制实验设计,确保实验组和对照组之间的变量分布基本相似,从而更精确地探究研究问题。孟德尔随机化优势这么明显,大家都在卯足劲抢占先机!那咱们现在入局还来得及吗?还好发吗?
当然来得及!
解螺旋为大家准备了【0基础入门孟德尔随机化研究】伴学营,从孟德尔随机化原理到孟德尔随机化发文优劣势分析,从基本框架到进阶套路,都讲的明明白白!孟德尔随机化法火爆来袭!
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孟德尔随机化创新不断,套路更迭很快,担心自己入局晚,没有足够新颖的选题?确实!孟德尔随机化这么火,自己慢慢琢磨肯定赶不上车,但是有老师带就不一样了!本次【0基础入门孟德尔随机化研究】伴学营,讲师为你总结了七大孟德尔随机化套路:MR+、双向MR、多变量MR、中介MR、非线性MR、肠道菌群MR、药物靶点MR!每⼀种⽅法均有不同的特点和应⽤范围,讲师会在课程中进⾏详细介绍。
孟德尔随机化可以认为是生信的一个分支,孟德尔随机化是可以对暴露因素与结局之间有没有因果关系进行一个推论和研究的 。
而Meta是利用数理统计的方式,把相关的一些研究合并在一起进行分析,它仅仅只是一个合并分析,然后看这个结论成立不成立。
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近几年,孟德尔随机化爆火,高分文章频发,有的小伙伴担心不好入门……
其实,了解了基本逻辑和原理,你会发现,孟德尔随机化真不难!
如果我们要做孟德尔随机化分析,第一件事情是先确定结局,然后根据结局,你会找到一系列的相关因素,这些相关因素当中,我感兴趣的就是暴露因素。除了这个暴露因素以外的其他元素,就是混杂因素,然后再根据这个暴露因素,通过GWAS数据去找遗传变异。因此孟德尔随机化的触发点应该是结局事件,然后去反推,你就可以把四个元素全部找到,基于以上四个元素去证明关联性、独立性和排他性 ,这就是孟德尔随机化的一个基本逻辑和原理。在本次伴学营,讲师会给大家详细讲解孟德尔随机化的基本逻辑和原理,吃透这些,你就离高分SCI不远啦!idea和数据质量决定文章的上限,统计分析决定文章的下限,对于想发孟德尔随机化的小伙伴来说,选题至关重要!孟德尔随机化发文量激增,很多的想法可能跟你的想法是一样的,等你自学完了,你想到的主题,可能人家早就发了。 理由一:资深讲师手把手带教
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“985”高校公共卫生学院流行病与卫生统计学博土,长期从事临床流行病学研究,发表多篇SCI论文,担任多个期刊的兼职审稿人,具有丰富的数据处理和论文撰写经验。
Epione老师将亲自传授独家技巧和心得,解答学员们在学习和研究过程中遇到的各种问题,确保每位学员都能高效地掌握所需技能,顺利完成学习目标。
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自伴学营开营以来,一直保持着高关注度和口碑好评,不断吸引更多的学习者加入,截至目前,已有7000多名学员踊跃加入,大家对本次伴学营的评价都非常高!
学员们纷纷表示,课程内容丰富、讲解深入浅出,并且非常实用,讲师和助教都很细致贴心。
无论是初次接触孟德尔随机化的小白,还是希望进一步提升科研水平的医生,都能有所收获。
写在最后:
孟德尔随机化有简单的模式,比如说两样本孟德尔随机化,可能是2-3分;它也有复杂的模式,可以多种组学相联合,高的话可以达到10分以上。
所以不管你是想发3分SCI,还是想冲击一区,孟德尔随机化都是个绝佳选择,赶紧点击下方图片,加入【0基础入门孟德尔随机化研究】伴学营,赶上这一发文快车~
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