发表3天被撤稿!想靠AI写孟德尔随机化?用对工具,1天写完!吊打GPT4!
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各大知名高校/三甲医院都在冲!
近期,来自华中科技大学的一研究团队,做出了迄今为止纳入变量最多的关于炎症和AA的MR研究。并且,结合了转录组和单细胞的分析手段。IF值冲到7.3分!JCR一区!
如果你也想快速入门孟德尔随机化研究,发6+分SCI文章,建议一定要先来学学这节【AI精准辅助 孟德尔随机化热点解读】2天伴学营。
我们挖到了一款集文献翻译、泛读、精读等功能于一体的AI神器——LibreChat!1分钟帮你总结出高分原文文献的方法论,get文献重点!轻松精准锁定MR发文热点!
相较于之前的孟德尔伴学营,此次我们在讲解孟德尔入门知识的基础上,添加了“如何用AI工具辅助高效搞定MR热点案例文献阅读”的课程内容。
👍课程实操性强!包含AI工具提问的具体话术!用到的案例文献还会全部免费赠送!(联系班主任即可领~)
“XXXX……(复制文章中的Exposure data和Outcome data部分)”请你帮我总结以上内容,以论点的形式,总结主要内容。
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精准高效锁定MR发文热点
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课程大纲👇
不得不说,这节伴学营课程的干货内容真的太多了!
无论你是0基础MR小白,还是整天熬夜肝文献的SCI高手,都能在这节课中有所收获!
我们的学术团队结合往期MR辅导经验,整理出了MR小白入门必学的理论知识,还精心筛选了3篇高分热点MR文章!全都是中科院一区!
老师将会一步步实操演示如何进行拆解案例文献,并结合了当下科研人超爱的AI工具,教你如何提升文献阅读效率,1分钟即可get一篇原文MR文献的重点!
课程内容展示
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MR研究的基本流程:选题与设计→准备数据→筛选工具变量→暴露与结局匹配→因果估计→研究可靠性评价
在这一部分,老师结合MR研究流程,介绍了MR选题设计方法、MR分析需要用的7大数据库、筛选工具变量的步骤和重点等等干货内容。
同时,针对0基础小白,老师还会给出如何利用LibreChat这一AI工具辅助学习MR研究的技巧,用以进行名词解释、文献泛读。
准备数据(含7大数据库介绍)👇
筛选工具变量(含AI应用方法)👇
因果估计👇
在进行SCI写作前,整理并阅读文献是必不可少的工作!
通过拆解高分文献,我们可以了解当下MR发文热点,学习其选题思路和分析方法。
但这部分工作量又多又重,时间、精力不足的医学人如何能快速完成呢?
当然是用AI工具!
在伴学营的第2天,老师就精心筛选了3篇不同方向的高分文献进行拆解,全部都是中科院一区!
同时,老师还会实操演示文献拆解的全过程,以及如何用LibreChat辅助快速完成文献泛读与精读!
3篇不同方向的高分文献👇
AI辅助文献速读(都是实操)👇
孟德尔随机化分析方法主要类型
通过下面这张图,我们可以看到MR研究的主要类型、基本MR分析⽅法、新的MR分析⽅法、敏感性分析以及确定MR因果关系⽅向的⽅法等。
每⼀种⽅法均有不同的特点和应⽤范围。
点击可查看大图👇
当然随着更多医学人卷入孟德尔随机化这片发文蓝海,传统的MR分析方法将逐渐不能满足审稿人,IVW random effects method-IVW随机效应模型法、IVW fixed effect method-IVW固定效应模型法、Maximum likelihood ratio method-最⼤似然⽐法、IVW Radial method-IVW径向法、Weighted Median WM method-加权中位数法等一些新的MR分析法出现。
以上仅部分课程内容展示
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