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当当当，一日一次的好文分享时刻到啦，老方和文章已就位，各位科研天命人速集合~今天还是孟德尔随机化（MR）主题！毋庸置疑MR分析的核心是选题，选题要从临床出发、目的是解决临床问题、要有临床研究意义。打好选题基础后，还需要有思路设计去填充你的研究，这样才能让课题有血有肉。所以想要发高分，除了选题，也要多关注思路，因为后面MR卷也多是在卷思路和工作量，未来MR分析的发展大趋势大概率是要走联合思路的，可以多种MR分析联合，也可以联合其他组学、联合机器学习、单细胞分析等热门方法、联合湿实验···这回就看个多种MR分析联合的文章，由复旦大学公卫学院郑英杰团队发表：选题上，确定为脂质代谢物和妊娠期糖尿病之间的因果关系，疾病选择和脂质代谢物这个研究目标的选择具有一定的创新性；基础打好了，下面就是思路设计，该文章应用了双样本MR、反向MR验证和全现象MR (Phe-MR)分析，设计的比较全面，双样本MR+ Phe-MR的联合也很新颖，思路升级，创新性大大提升。文章发了1区Top8.5分，投稿到接受不到2个月并且无返修直接接受，这个发文速度也印证文章的高质量！还在观望MR分析的朋友不要再犹豫了，好的选题、高质量的发文思路稍纵即逝！有需要及时召唤你的得力帮手——老方，专业团队帮你精准推荐思路，个性化分析也不在话下 ~ 题目：孟德尔随机化分析揭示血脂对妊娠期糖尿病的因果关系杂志：Cardiovascular Diabetology（IF=8.5）妊娠糖尿病 （GDM） 以妊娠期间发生的高血糖为特征，是最常见的妊娠并发症，GDM 会增加母亲和后代发生多种短期和长期不良并发症的风险。GDM 的发病与脂质代谢密切相关，观察性研究揭示了母体脂质代谢物与GDM之间的关联。然而，这些关联是否是因果关系仍不确定。该研究从欧洲个体的三个大规模GWAS数据汇总获得了脂质代谢物的 GWAS 汇总数据，从FinnGen 联盟中获得GDM 的 GWAS 汇总数据。将脂质代谢物作为暴露，GDM作为结果，应用逆方差加权(IVW)方法进行双样本MR分析以评估脂质代谢物与 GDM 风险之间的因果关系确定潜在的脂质干预靶点，然后进行敏感性分析、验证分析和反向 MR 分析以评估 MR 结果的稳健性。此外，应用了全表型组 MR （Phe-MR） 分析以评估潜在脂质生物标志物干预的意外不良反应，对其临床安全性进行全面评估。根据工具变量选择标准，主要MR分析中最终保留295 种脂质代谢物和 239 个 SNP（图2）。这些脂质代谢物分为八组，其中26 种脂质代谢物属于一级组，因为它们具有 3 个或更多 IV，因此能够进行敏感性分析并提供可靠的因果关联估计。其余脂质代谢物分为第 2 级组，主要结果基于 1 级脂质代谢物，而 2 级脂质代谢物则作为提示性结果呈现。基于IVW 估计的主要MR分析结果显示，由遗传决定的甘油三酯与甘油磷酸酯的高比率（TG_by_PG）可能与 GDM 风险的增加有因果关系，被确定为 GDM 的潜在致病生物标志物。一级脂质代谢物棕榈酰鞘磷脂(PSM(d18:1/16:0)和二级脂质代谢物极小极低密度脂蛋白中的甘油三酯（XS_VLDL_TG）与 GDM 存在提示性因果关系（图 3）。图3：孟德尔随机化分析中脂质代谢物与 GDM 风险之间的关联UKB的GWAS汇总数据验证了TG_by_PG、XS_VLDL_TG 和 GDM 之间的关联（表S8）。在反向 MR 分析中，未发现 GDM 与 TG_by_PG 或 XS_VLDL_TG与GDM之间存在显著关联（表S9），表明没有潜在的反向因果关系。利用IVW方法对 1210 种非 GDM 疾病进行了扩展 Phe-MR 分析，以预测潜在脂质生物标志物干预的意外不良反应。结果发现，降低 TG_by_PG 对周围视网膜变性和肝内妊娠胆汁淤积症 （ICP） 的风险有不利影响，同时对其他 13 种疾病有益（图4）。由于标志物TG_by_PG由两种脂质（甘油三酯 （TG） 和磷酸甘油酯 （PG））调节，所以分别对 TG 和 PG 进行了 Phe-MR 分析。发现降低 TG 对鼻息肉的风险有不利影响，对其他 11 种疾病有有益影响。提高 PG 对脑囊肿、扁桃体周围脓肿和子宫内膜异位症 （ASRM 1,2 期） 的风险有不利影响，同时显示出对肾小球疾病的有益影响（图4）。好的选题+创新思路=高分！文章的选题像一个人的天赋，那思路设计就像后天努力，两者合力可以让文章质量更高、发的更快更好！作为最适合临床医生的科研方向，MR分析开头很火，后面也只会更火，所以各位科研天命人，快冲！好的选题和思路可不等人，晚一步就可能被别人抢发了哦~想上车MR分析但不知如何分析？找不到创新选题？有需要随时联系老方！专业团队为你保驾护航，1V1定制创新思路~老方会持续为大家带来最新生信思路，并提供免费思路评估、付费方案设计、生信分析、实验项目实施等服务，感兴趣的朋友可以扫码咨询！
1、给咱国产数据库赞一个！广西医科大学：CHARLS数据库+TyG+BMI，复杂关系探究思路请接收！关系理得清，8.5分轻松拿！
2、高分莫愁，多热点集结速上分！中南大学湘雅医院8分+SCI：孟德尔随机化+机器学习+单细胞，机制层层深扒！这个思路值得学习！
3、机器学习又整活儿了！中国医学科学院北京协和医学院9分+SCI：多组学+机器学习+泛癌，预后模型这么做，应用可真够广的！
