像 Meta 分析、 NHANES 数据库挖掘、孟德尔随机化「简称 MR」这些发文好方法，刚「开荒」的时候遍地黄金，随便挖点指标就能发篇文章，但随着涌入的人越来越多，发文难度不断增加。![]()
（NHANES 和 MR 近些年发文量）
是不是在懊恼自己怎么不早点学，想挖的指标都已经被人家抢发了？
⬇️别急！教你弯道超车！⬇️
NHANES+MR 联合分析
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众所周知，NHANES 数据库国人发表速度，可以说是一骑绝尘！如果发现自己想做的选题已经发表了，也别灰心，联合一下孟德尔随机化，就上本文的案例一样，又是一篇新论文，分数也会更高。
- 2023 年单独 NHANES 数据挖掘研究讨论了便秘与抑郁症之间存在关联，发了 3.2 分；
- 2024 年利用双向 MR 分析深入研究了两者之间的因果关系，发现郁症对便秘存在因果关系，是抑郁导致的便秘，立刻发了一篇更高分（4.9分，Q1）的文章！
是不是很牛！？而目前为止 NHANES + MR 仅发表了 134 篇文献，哪怕 NHANES 已经发表的 6w 篇文献里只有 2 成适合做孟德尔随机化分析，也还有上万篇文章可以发呢！
而且这个方法适用面很广泛，只要自己的选题在 NHANES 上有数据；且在孟德尔随机化的 GWAS 数据库（https://gwas.mrcieu.ac.uk/ ）中可检索到研究对象就可以发！粗统计下来，包括但不限于以下科室：但是 Sorry，亲爱的读者朋友，你看到这儿就说明这篇推文已经发出来了，你能看到你的同行也能看到，这个发文的好办法捂不住了！此时会挖 NHANES 数据库又会做孟德尔随机化的人估计已经打开电脑开始跑数据了……为了帮助大家尽快掌握 NHANES + 孟德尔双数据库联合分析，成功发表属于自己的 SCI 论文，我们邀请到丁香金牌讲师早早老师为大家带来免费公开课：《双剑合璧：NHANES + MR 联合分析发文方法》⭕️ 双样本孟德尔随机化代码![]()
