欢迎来到锦鲤许愿池！2024年余额不足，大家的代表作清单有没有更新呢？今天就给大家介绍一种多见于10+SCI的黄金思路——孟德尔随机化+多组学生信分析，进可丰富代表作，冲击国自然；退可带上适量湿实验，高性价比取得硕博学位。要把握利用这篇介绍查缺补漏的机会~如果自己的硕博开题、投稿规划、论文写作等方面遇到任何问题，欢迎添加雪球老师详细咨询，文末更有孟德尔入门教程礼包赠送，期待你的SCI顺利发表~
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文献示例与简要解读
数据集挑选准则
孟德尔随机化数据库大全
看数据集→MR知名数据库（看这一篇就够了）
01
文献示例与解读
套路：MR+多组学+动物实验
亮点：大规模的蛋白质-代谢物关联研究（使用公共数据），对三种具有最显著MR代谢物关联的蛋白质建立小鼠敲除（KO）模型。最后，将所有蛋白质-代谢物关联结果作为公开可用的数据集提供，用于人类代谢和疾病的通路发现。
将研究成果整理为公开数据库
或在线分析工具
也是提分捷径之一
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雪球团队会为大家量身定制陪跑服务
套路：MR+多组学+药物靶点分析
亮点：整合表达数量性状位点（eQTL）和蛋白质数量性状位点（pQTL）的多组学证据，揭示与颅内动脉瘤（IA）风险相关的蛋白，最终确定IAs的新治疗靶点。
套路：肿瘤+MR+蛋白质组学+共定位分析
亮点：成功识别一组循环蛋白质生物标志物，这些标志物能够在确诊前几年预测胰腺癌（PC）的发病率；通过揭示REG1蛋白与PC风险之间可能存在的因果关系，显示出蛋白质生物标志物在改善PC筛查方面的临床重要性；强调了这些蛋白质作为早期诊断生物标志物和治疗靶点方面的潜力。
多组学联合验证和孟德尔随机化（MR）分析都可以保证研究文章的逻辑性。多组学+MR，退可各自作战，多组学加入时空组学等高级分析，MR结合CHARLS等处于发文蓝海期间的优质数据库，都有充足的发高分空间；进可完善思路，在多组学和MR的基础上继续增加细胞实验、动物实验以及临床样本的验证，对于硕博毕业、基金项目的申请与推进都有很大帮助。
很多自认为“有心无力”的小伙伴纷纷反映：数据选择与获取这一步就栽了。经费不足，不能考虑自费测序；经验不足，分析做到一半发现由于数据缺失等因素无法完成研究。雪球老师带着4000+科研项目成功陪跑的经验，为大家解答了数据集选用问题，建议大家立刻查缺补漏，谨防课题半路搁浅！
02
数据集挑选准则
雪球老师，处理多组学数据好吃力啊！我到底该怎么做？
比起问怎么做，第一步要看能不能。扎实的调研基础才能给之后的分析研究铺好路。哪怕是我们团队在提供个性化服务时，第一时间也要询问预计想发几分SCI，做什么疾病。
完整版课件
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也就是说不能急着上手，要先弄清这两个问题的答案：（你要做的）疾病能不能挖掘公共数据？它的公共数据适不适合做生信分析？
课件中硬性条件的第一条都是大有讲究的。很多数据集存在没有对照组的情况，这样最基本的疾病组/对照组分组比较就做不了。还有很多表达谱文件中，绝大多数基因的表达量直接为0或负数，这都是无法分析的情况。
实操过程中遇到任何问题
都可以添加雪球老师
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03
MR-GWAS数据库大全
有多少小伙伴还是依靠从包含GWAS的文章中点击链接的朴素方式收集GWAS数据？还是直接看公开且好用的GWAS数据库清单吧！可以复制图片下方的链接，收藏起来~
https://www.finngen.fi/en
FennGin研究是此类研究中规模最大的研究之一，数据每年更新。目前最新版本为第11版（2024.6.24更新），按照往年更新规律，今年年底有望迎来再次更新！想做挖掘的朋友们可以做好准备了~
https://www.nealelab.is/uk-biobank
利用UK Biobank数据的高分MR研究，大家应该都不陌生。稍显遗憾的是，UK Biobank已经对数据获取途径进行改版，最新数据需要付费开通权限才能获取，否则就只能分析更新至2018年的免费公开数据，承担更高的科研风险。因此，经费不足的朋友们可以尝试联系雪球老师，添加为好友后回复“个性化”开启订制服务~包括缺少高级服务器资源的朋友们，也可以咨询雪球老师。
http://www.inbirg.com/DMRdb/#/base
DMRdb的首次介绍发表在Nucleic Acids Research（IF=16.6）上，可见其含金量。其数据来源均为现有公共数据库，支持下载和以标准化格式保存。通过数据的整合和在线分析功能的丰富，实现了1+1>2的效果。对这本期刊发表的其他在线数据库文章感兴趣的话，可以点击跳转。
https://www.ebi.ac.uk/gwas/
GWAS Catalog的目标是在文章发表后1-2月内根据文献的可用性策划符合条件的研究，并且数据每周发布一次。2020年后，接受未发布的GWAS数据的提交。
https://gwas.mrcieu.ac.uk
IEU open GWAS project是一个常用的综合性GWAS网站，能够和TwoSampleMR包完美配合。该数据库所有的GWAS摘要数据都通过VCF格式存储，可使用官方提供的R包进行数据处理，也可以直接下载VCF格式的原始文件，不过这种方法对电脑内存要求很高。另一个缺点是更新频率较慢，不适合对时新性要求较高的研究者。
恭喜你看到这里！对于有一定生信基础的小伙伴来说，组学数据挖掘和分析，以及基本的孟德尔随机化分析，可能都是已经掌握的技能了；1+1>2的丰盛成果，有没有提升大家的科研信心呢？孟德尔随机化经历了大量发文、门槛提升甚至拒稿传言等风波，仍然能够在各种优质研究中活跃，未来MR成为基本功级别的存在也未可知！想要让文章质量更上一层楼的朋友们添加雪球老师，回复“MR入门”就可以立刻学起来了。
多组学研究中，数据清洗和整合是重难点。开展大样本容量的孟德尔随机化分析，也需要强力的服务器支持。想要get高分代表作的朋友们快来添加雪球老师回复“个性化”解锁全程陪跑服务吧~
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