SCI新宠“孟德尔随机化”，简单几张图表发表IF 8.8+SCI ！

如果说最近临床科研领域中最火的是什么，除了chatGPT，应该就是孟德尔随机化了。利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文。比临床更简单、发文速度快、需做实验！

 

Frontiers in immunology杂志（IF：8.786）的一篇孟德尔随机化研究。纵观全文，利用孟德尔随机化（MR），简简单单几张图表，就揭示了叶酸和维生素B12与自身免疫性疾病的关系，还发表了IF 8.8+的SCI，不得不感叹，孟德尔随机化果然是SCI的新宠儿！

检索Pubmed数据库可以发现，过去10年全球发表的有关孟德尔随机化方法的文章数量近4500篇，而2022年更是达到顶峰的1695篇。连年攀升的发文量，彰显出孟德尔随机化方法的热度越来越高！

对MR学习有兴趣的可以继续看，文末也分享了全套学习资料给大家!

 

孟德尔随机化,Mendilian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法，基于全基因组测序数据、能有效减少偏倚、类似于RCT研究、用于揭露因果关系的统计学方法。

1、MR分析特点与优势

•借助工具变量进行随机化，模拟随机对照研究，从而达到统计学优势。

•优势包括：证据级别高，可以避免偏倚，可以避免反向因果关系，同时又比随机对照研究更省钱、省力。

 

2、MR必须满足三大假设

•相关性假设：SNP与暴露强相关

•排他性假设：SNP与结局无关

•独立性假设：SNP与混淆因素无关

3、MR分析流程

•获取暴露与结局的GWAS数据；

•在暴露GWAS数据中挑选工具变量；

•在结局中找到对应的工具变量信息；

•孟德尔随机化分析，敏感性分析

 

4、MR公共数据库推荐

利用公开数据库就能轻装上阵写文章，这里推荐几个数据库

①GWAS catalog

网址：https://gwas.mrcieu.ac.uk/

优点：可多种方式进行搜索（publications、variants、traits、genes、region等），表型信息规范缺点：有时候需要开国外代理模式才能使用，网页比较慢

②nealelab

网址：http://www.nealelab.is/uk-biobank

优点：数据全面，整理很有条理

缺点：英国数据库，完整版需要花钱注册（UKB数据使用费用分为三档：3000英镑/6000英镑/9000英镑），有免费不需要注册的2018年版本数据，但数据时间可能会相对滞后。

③IEU OpenGWAS project

网址：https://gwas.mrcieu.ac.uk/

④PheWeb全表型组关联研究

网址：https://pheweb.jp/downloads

 

5、MR学习全套资料分享

继meta分析、纯生信之后，孟德尔随机化作为一个不做实验发SCI的新代名词，目前确实是火爆趋势。

有想继续学习或者了解的小伙伴，这里给大家分享一套孟德尔随机化研究的学习资料，包含MR理论、范文拆解、写作、选题，通过近9小时的学习带你打开孟德尔随机化研究的大门！

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