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无需实验,仅靠gwas数据就能发到中科院一区!孟德尔随机化到底有多牛?

无需实验,仅靠gwas数据就能发到中科院一区!孟德尔随机化到底有多牛?

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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!

汇总孟德尔随机化近期热点病种关键词,发文量超100篇的有:cardiovascular disease、cancer、type 2 diabetes、coronary artery disease、stroke、blood pressure、alzheimer's disease、depression、atrial fibrillation、covid-19、rheumatoid arthritis……



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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撰文丨     


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参考文献:

[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.

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