近期有不少朋友后台私信光宝自己研究的疾病纯生信根本发不了了，已经被挖透了，后悔当初没有跟着光宝及时上车，现在又面临着晋升的压力急需发文，还有没有什么好方法？
光宝也是为这位朋友感到惋惜，纯生信现在确实如果不是堆工作量，且创新点非常突出，多多少少都得补点实验才能发出去！临床界确实更新换代很快！光宝给这位朋友及广大各位临床医生一个建议，如果纯生信的红利没吃上，科研界的黑马“孟德尔随机化”一定要牢牢抓住！具体为什么呢？来看看已发文的朋友是怎么说的吧~
A：孟德尔能联合GWAS、FinnGen等15+数据库，每例病例你都能溯源下载，没有造假可能！对我这个“穷医生”来说可是一把好手~
B：无需原始数据、0实验还能发2区，反正我这个医学人真的很爱，毕竟今年刚凭他拿了副高，咋不能忘恩负义胡说哈~
C：对咋“缺数据、没经费”的临床小年轻来说，用MR可真的赚大发了，不然真是太痛苦了~
看来不是SCI发不起而是你没上车孟德尔随机化，会走捷径的医生一年两篇SCI收入囊中，你还不行动？数据量巨大，电脑卡顿？没关系，光宝团队超给力的优质服务器为您奉上，主打的就是一个贴心！感兴趣的戳链接来了解吧！
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那什么是孟德尔随机化呢？该说不说，这几个概念一定要搞清楚！
两样本孟德尔随机化：⽤于研究⼀种暴露是否对某种健康结果（疾病）产⽣影响，利⽤两个独⽴的样本集合，⼀个⽤于⼯具变量与暴露之间的关系估计，另⼀个⽤于⼯具变量与结果变量之间的关系推断。优势在于更准确地评估⼯具变量与结果变量之间的因果效应，能够避免样本重叠和混淆因素等问题。
单样本孟德尔随机化：⽤于研究⼀种暴露是否对某种健康结果（疾病）产⽣影响，通常使⽤总结数据（如GWAS结果）作为输⼊，更⾼效地进⾏因果估计，并且能够控制样本之间的共线性。
多变量孟德尔随机化：⽤于研究多种暴露是否对某种健康结果（疾病）产⽣影响，通常使⽤回归模型进⾏分析，可以估计每个预测变量对⽬标因果关系的影响效应，并评估其统计显著性。其中⽬标因果关系是被解释变量，⼯具变量和其他预测变量是解释变量。
单变量孟德尔随机化：⽤于研究⼀种暴露是否对某种健康结果（疾病）产⽣影响，通常使⽤统计模型来估计暴露因⼦与结果变量之间的因果效应，也可以使⽤加权⽅法来解决遗传变异的层次结构和异质性问题。
双向孟德尔随机化：既分析基因对健康结果（疾病）的影响，同时分析疾病对基因的影响，通过⽐较这两个⽅向得到的健康结果（疾病），更准确地评估基因与疾病之间的因果关系，并降低混淆因素的影响。
不清楚的速速理解！
下面光宝分享2篇文章，带大家看看这些“胜利者”用了什么孟德尔选题，完成了KPI，升了副高~
中南大学湘雅医院凭借“双样本MR”分析拿下6+
这篇文章利用采用孟德尔随机化(MR)和单细胞转录组学分析，探究了SpA/ HLA - b27相关AAU的急性发病机制。通过双样本MR分析评估血浆蛋白与前葡萄膜炎之间的因果关系，使用贝叶斯共定位进行共定位分析；利用来自GEO数据库的前葡萄膜炎数据集进行单细胞转录组分析，通过降维、聚类、转录因子分析、伪时间分析和细胞通讯分析，探索潜在机制。
这不是妥妥的生信届的“小米拍立得“，带你冲出生信包围圈！即有好的科研思路，又有数据分析量，妥妥属于各位的最钟爱科研思路！
中山大学3图2表喜提10+
这篇文章从UK Biobank中检索了136 628名无痴呆的参与者，通过弹性网络回归获得代表生活方式行为的代谢特征，采用Cox比例风险模型探讨与生活方式相关的代谢特征和痴呆的关系，使用孟德尔随机化鉴定代谢物和痴呆之间的因果关系，通过中介分析研究涉及19种成像衍生表型(脑体积、灰质体积、白质体积和区域灰质体积)的潜在机制。
选题与临床紧密结合，探究健康生活方式、脑结构储备和痴呆风险的血浆代谢特征，还是很夺审稿人的眼球的！该说不说，好东西谁不知道抢？从菌群MR到中介MR，每次热点一出就被抢发，选题不亮眼、统计没新意可能就被直接秒拒了！选题方面有困难的朋友，立马来找行家里手光宝吧~
好了，时间有限，今天关于孟德尔随机化咋们就说这么多~后续有机会继续哈~
光宝最后再说一声，不想40岁还无缘副高，就抓紧靠【孟德尔随机化】弯道超车吧！毕竟其热度能甩出常规RCT、回顾性一大截，大数据挖掘必将成为未来10年临床界最热门的研究方法之一！大数据时代，科研人拿公开数据，发自己的文章！数据挖掘就应当提上日程，想感受手握大把数据的朋友，速速联系光宝吧！
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