关注医豌豆 助力SCI
医豌豆工作室专业教学开发R语言、meta分析、机器学习、孟德尔随机化系列课程（双样本/多变量/中介/药物靶点/PheWAS）、公共数据库（NHANES/CHARLS）等课程。教学研发团队包括：高级数据分析师、统计学教授、临床医师、多伦多大学博士后、协和医学院博士等。致力于为广大医学生及医务工作者提供科研热点分享、科研方法速递、教学培训、课题指导、一站式全方位辅导。
学习方式
教研实力
教学研发团队包括：高级数据分析师、统计学教授、临床医师、多伦多大学博士后、协和医学院博士等。
已指导学员发文章187篇--5篇1区；71篇2区；64篇3区
发文IF范围为2~15.3分；文章IF前10如下
适用人群
以最短时间发文章为目标！
孟德尔随机化部分
双样本MR
1.MR基础知识--MR分析的定义，工具变量三大假设，MR分析流程
2. MR中的工具变量技术
3. 双样本MR实操
R包的安装与介绍--CRAN，Github/Bioconductor，本地安装；
常见的GWAS数据来源
在线数据R语言实操；
本地数据R语言实操
暴露在线结局本地
暴露本地结局在线
ukb、finn、GWAS catalog等数据的清洗及应用
happy自动找阳性代码3.0--一键查找潜在阳性，高效选题！
自动寻找阳性暴露、结局、中介
更新了通过本地结局找暴露，更加完善！
在线502报错，本地clump如何做！
缺失RSID号怎么办！SNPLib包
chr和pos与RSID相互转换+补充缺失的EAF值！
来源于nature！双样本conmix法！
来源于1区7.8分文章！Radial MR法剔除不合格SNP！
方向性检验！Steiger Filtering法！
4. 双样本MR选题写作选题课！破除MR一大困境！
5. 利用连锁不平衡评分回归（LDSC）探究性状间的遗传相关性
6. 绘图代码大更新，为您的SCI添砖加瓦--孟德尔随机化曼哈顿图、森林图、环状热图、散点图、漏斗图、密度图--精益求精！
多变量MR部分
多效性的处理
多变量典型文章！
使用MVMR方法--调整混杂
使用MVMR方法--探究一组相关暴露对结局的独立效应
2. 实操
TwoSampleMR包、Mendelian Randomization包、MVMR包的实操
多种多变量分析方法（IVW、Egger、Median、Lasso等）
多变量MR：暴露结局均在线；暴露结局均本地；暴露在线结局本地等
来源于nature！MR-BMA法，适合高通量组学数据的多变量方法！
条件F统计量；异质性检验等一应俱全
中介MR部分
1. 中介理论--原理；文献导读
2. 中介实操--Two-step&MVMR等
3. 中介效应的检验--因果逐步检验法 & 系数乘积法 & 逐步检验法
4. 中介效应beta值的计算--MVMR法 & Two-step法
5. 中介效应置信区间的计算--Delta法 & propagation of errors method法（误差传染法）
6. 中介成立的条件是什么，如何判断
免费赠送以下服务
来点新图，SCI文章添新意--森林图、环状热图、曼哈顿图
精益求精，SCI文章讲细节--散点图、森林图、漏斗图、密度图
团队特推出畅通班及以上优质服务--课程永久观看；服务期限内，不限文章数量--开展选题、预审稿、投稿推荐、返修指导
多组学药物靶点部分
1. 药靶理论课--药靶MR基础知识、工具变量的选取、分析方法、文章解析
2. 老药新用--针对现有药物的重新利用
3. DrugBank、Ensembl、UniProt、ChEMBL等数据库的特点与使用
4. 首发！基于QTLs的全新靶点发现（pQTL，eQTL，mQTL，sQTL）
整合多个分子QTL数据，发现全新的药物靶点--QTLs （pQTL，eQTL，mQTL，sQTL）的介绍及获取方式，数据清洗等
5. QTLs 的利用：孟德尔随机化/SMR.exe/SMRinR包
6. SMR（summary-data-based mendelian randomization，基于汇总数据的孟德尔随机化）--原理+实操
7. HEIDI test（heterogeneity in dependent instruments test，依赖工具的异质性检验）--原理+实操
8. 药靶阳性对照分析的意义及实施
9. 贝叶斯共定位分析--coloc--原理+实操
10. 首发！多性状共定位分析--moloc和HyPrColoc--原理+实操
moloc--整合GWAS汇总数据和多个分子QTL数据，以确定GWAS风险位点的调控效应（regulatory effects）的多性状共定位方法
HyPrColoc--可以同时检测大量性状的共定位（例如，可以在大约1秒内联合分析100个性状），揭示复杂疾病的候选致病基因和途径的多性状共定位方法
11. 医豌豆工作室特研发出高效运行SMR的SMRinR package，即将推出0.4.0版本
亮点1. 纯R语言的SMR+HEIDI test，全程无需制作二进制文件，较Yanglab方法方便、快速；
亮点2. 大幅度提升SMR计算所需时间与电脑存储量；
亮点3. 内置已经整理完毕的数据资源，可在线获取，高效分析，无需额外付费；
pQTL--蛋白数量性状基因座--deCODE、UKB-PPP、SCALLOP、INTERVAL数据
eQTL--表达数量性状基因座--eQTLGen、GTEx数据（！！GTEx V8 49个组织及全血的eQTL和sQTL免费在线获取）
mQTL--甲基化数量性状基因座 --MeQTL EPIC Database、Pan-mQTL数据
sQTL--剪接数量性状基因座--yanglab、CancerSplicingQTL数据
12. 不断免费更新最新高分文章复现
13.3分--二甲双胍与aging--Effects of putative metformin targets on phenotypic age and leukocyte telomere length: a mendelian randomisation study using data from the UK Biobank
1区10.9分--降脂药物与银屑病--Association of Lipid-Lowering Drugs With Risk of Psoriasis: A Mendelian Randomization Study
1区12.3分--循环蛋白与结直肠癌--Identification of novel protein biomarkers and drug targets for colorectal cancer by integrating human plasma proteome with genome
13. 绘图--共定位图、曼哈顿图、火山图等--美图助力SCI
共定位图--gassocplot2包绘制；locuscomparer包绘制
曼哈顿图--视频讲解及R语言代码
火山图--视频讲解及R语言代码
特别提醒
针对近日某宝、某公众号倒卖相关课程、R包，特此提醒：
SMRinR包为药靶课程学员专用，未来不断更新内容及功能
任何非法获取倒卖均属违法犯罪行为
勿因一时贪图便宜而成为个人学术生涯污点
全表型组关联研究（PheWAS）部分
1. 理论
基础知识：定义流程应用
phewas数据来源和研究设计：个体数据与汇总数据
PubMed检索“(PheWAS) AND (Mendelian randomization)”，仅有84篇文章，且一区为主！
2. 实操--汇总数据的phewas分析，特开发全网首发mrasst包，专为phewas分析设计！已推出0.2.0版本：
PheWAS分析收录了6个来源的近30000个GWAS汇总数据，包括FinnGen R10，Neale Lab（UKB 2018和Pan-UKB 2020），UKB-SAIGE，UKB-TOPMed，MRC-IEU，超100T原始数据支持R包在线获取，无需额外付费，UKB 2018包括男女性别分层分析，Pan-UKB 2020包括六种人口的数据。
表型数据支持单个获取或者批量获取（批量为提交任务式，不占用本地电脑运行）。
基于GWAS汇总数据的PheWAS方法，包括基因富集与MR-PheWAS
独家的SNP对照组在线生成功能
引入大型PWAS蛋白质组学用于MR-PheWAS，通过独家的基于R的SMR+HEIDI test来进行极快的阳性筛选，现支持UKB-PPP，deCODE，INTERVAL、SCALLOP等数据的在线获取，并支持曼哈顿图的结果可视化
数据分析的功能：双边Z检测等
3. 实操--个体数据的phewas分析，多伦多大学博士后--海老师开展PheWAS个体数据教学
个体数据的实操演示及多基因风险评分（PRS，Polygenic Risk Scores）！
PheWAS--基于个体数据的部分（操作VCF, Plink和Plink 算PRS等）
欢迎老师同学们前来学习
作为Phe-WAS的前驱者，我们在各位同学老师的帮助下不断进步、努力、完善。争取为这一方向贡献自己的力量。
在这里，你会和国内各位大佬一起学习最新的Phe-WAS课程！你将获得：
①更为完善的MR文章，添加Phewas简直不要太出彩！
②简简单单几行代码完成phewas汇总数据的操作！
③简单的代码实现一区水准的数据！
④对宝藏般的个体数据进一步挖掘探索！高分文章就在眼前！
⑤作为国内Phe-WAS新方向的探索者、研究者、前行者、成为PheWAS发展成熟应用的见证者！
特别提醒
针对近日某宝、某公众号倒卖相关课程、R包，特此提醒：
mrasst包依赖于私人服务器，有专用密匙，且不断更新迭代内容中，目前已更新至0.2.0版本
任何不法来源获取的mrasst包均无法使用！
“这是一种很新的观点”
MR+PheWAS
近日，本工作室学员成功斩获MR+PheWAS+单细胞文章。
审稿人说--“这是一种很新的观点”
审稿人给出高度评价--这是一种很新的观点
-END-
行稳致远 进而有为
期待你的
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