太牛了！中科院一区、二区几乎刷屏！进来领超简单的孟德尔随机化入门攻略！审稿人强推

最近孟德尔随机化热度持续狂飙，堪称蓝海中的蓝海。在Pubmed上以“mendelian randomization”（孟德尔随机化）为关键词进行检索，一共有10241篇SCI。2024年仅过去3个多月，MR发文量就达到了1832篇。

要知道，相比其他临床分析，孟德尔随机化分析简单发文快，无需基础实验也能发到中科院一区、二区！

这对于分身乏术的临床牛马来说，如何能不心动。相信有了它，毕业乐哈哈，升职笑嘻嘻！

那孟德尔随机化跟其他临床研究有什么不一样，它的核心竞争力是什么，为什么最近火爆各大公众号，内在的弯弯道道，我们已经帮你总结好了，还等什么，花个5分钟带你全面认识孟德尔随机化。

孟德尔随机化的定义

孟德尔随机化（Mendilian Randomization，简称MR），是流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法，它通过引入中间变量（即工具变量）来分析暴露因素和结局之间的因果关系，能有效解决传统观察性研究中存在的混杂因素影响的问题，得出可信的因果关系。

MR原理展示图

首先我们牢记上面的模式图，需要明确的是：

我们进行孟德尔随机化时，最想得到的就是暴露因素X和结局变量Y的关系，也就是准确估算的b。传统观察性研究直接计算b，需要考虑多个U的影响，导致最终只能推导出相关性，而MR则借助天然良好的基因变量作为工具变量Z，则将上面问题简单化。

再次强调：

我们最终想要得到的，是准确的b。按上图已知ZY关系为ab，ZX关系为a，按照数学逻辑图例，b可由ab/a而获得。也就是说：我们只需要得知Z-Y的关系系数ab和Z-X的关系系数a，就能间接获得b。

而ZY指代工具变量中基因Z与结局Y的关系，相关数据前人已经帮我们研究好了，就藏在GWAS的summary data里；ZX表示基因Z与暴露因素X的关系，同样可以在GWAS的summary data里直接找到。

换而言之，通过MR，我们完全可以绕过最繁琐、最容易参杂混杂因素的步骤来估算出想要知道的b，也就是暴露和结局的因果关系，瞬间事半功倍。

上面的思路是不是非常清晰，很好理解！这，同时也是MR的核心逻辑。

孟德尔随机化 发文质量

或者有小伙伴会问：MR听起来好简单，利用公共数据库就能分析得出结果，统计工作量听起来也不大，那它发的文章，能到什么级别？

纵观MR历来发文，目前文章影响因子最高的是2019年发表在NEJM的《Mendelian Randomization Study of ACLY and Cardiovascular Disease》（IF158.6）。

单单2022年一年时间，国内学者发表MR相关文章影响因子在10分以上的，就有71篇，其中发表在Nat Med上的文章《Influence of the microbiome, diet and genetics on inter-individual variation in the human plasma metabolome》，IF最高，为87.241。

孟德尔随机化 发文区域情况

以2022年查及数据为例，1699篇文章中，中国在该领域发文量占首位，超全球发文量一半，紧跟其后的为美国和英国；

其中发文量排名前三的机构分别是：布里斯托大学（UK,72篇）、剑桥大学（UK, 62篇）、中南大学（CHN, 46篇)；

国内发文较多的还有下列高校：四川大学、首都医科大学、浙江大学医学部、复旦大学、华中科技大学、浙江大学、香港大学、北京大学、中山大学。

孟德尔随机化 热点关键病种

不过，孟德尔随机化这么火爆，各大三甲医院/高校都在抢着发，现在学还赶趟吗？

说实话，再卷也不能一味后退，热点能蹭就得早蹭，关于孟德尔随机化这条优质发文赛道，我们早已为大家汇总好了近期热点病种关键词。

涉及的病种宽泛，大有各科都雨露均沾、普度众生的佛像。

还在犹豫的同学，现在赶快出发！再晚，可选择的套路会更少、更难！

孟德尔随机化入门攻略

那面对孟德尔随机化这样的发文爆点，如何能为己用，快速成文发表呢？

别着急，常年在生信海洋中冲浪的解螺旋，早已第一时间为大家梳理好了一份孟德尔随机化研究的入门攻略！2天轻松带你0基础入门MR研究！

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[1] Melinda C. Mills, Nicola Barban, and F. C. T. An Introduction to Statistical Genetic Data Analysis. (2020).

[2]Curr Epidemiol Rep . 2017;4(4):330-345. doi: 10.1007/s40471-017-0128-6. Epub 2017 Nov 22.