我花了几百万总结出了这条心得：SNP千万不要自己测！

据统计，5月15日至5月21日期间，在PubMed上共检索到MR发表文章53篇，其中中科院一区共8篇，二区共15篇。

那孟德尔随机化怎么才能发高分？

MR+的意思是在做孟德尔随机化的研究时，除了做单纯的孟德尔分析，还可以加上其他的一些内容，使得研究更加丰富。

例如研究者可以结合自己手头的原始数据，来丰富孟德尔随机化研究。这种结合可以进一步证实研究发现，从而丰富研究内容。

如果没有自己的原始数据，可以利用公开数据资源，如NHANES或SEER数据库。将这些公开数据与孟德尔随机化相结合，可以对研究结果提供更强有力的证据。

此外，研究者还可以考虑进行meta分析，但将其与孟德尔随机化分析相结合，可能也会产生令人信服的结果。

另一种策略是结合生信分析，这是目前非常常用的一种方法。通过将孟德尔随机化与生信分析相结合，可以为研究带来新的视角，增强研究的深度和可信度。

以药靶孟德尔为例。

现在做药靶孟德尔经常联合其他组学做多组学分析，比如说联合单细胞的数据、联合转录组的数据、联合甲基化的数据，联合蛋白质组学的数据。

通过这样的方式，丰富数据维度。这种多维度的整合，其研究性质可能涵盖临床研究、生物信息学研究，或同时具备两者的特点。

这就是现在满配的状态。大概有四到五个组学，再联合孟德尔分析，这样的工作量是极其庞大的。

再加上如果能够找到一个很好的一个切入点，并且得到阳性结果的话，是完全有机会可以冲到十分及十分以上的。

大家都强调孟德尔随机化选题的重要性超过统计分析。

然而，我认为选题和统计分析是相辅相成的，它们分别代表了研究的目的和手段，都应该受到重视和充分的考虑。

如果一个研究者只专注于统计分析，投入大量的工作量，但忽视了选题的重要性，即使统计做得再好，也可能因为选题缺乏临床意义而被迅速拒稿。

同样，如果选题很好，但方法使用不当或工作量不足，研究结果同样可能会被拒绝发表，或者发表的文章质量不佳。

综上所述，选题的重要性不容忽视，统计分析同样关键。研究者必须两者兼顾，确保研究的目的和手段都得到充分的发挥。这样才能提高研究的整体质量，并增加文章发表的可能性。