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试问，现在最火的，最容易发文章的方向是啥。
脚趾想想，也知道，孟德尔随机。
当然孟德尔随机属于分析并不难，难在选题。
有一个好的选题，结果就不会太差。毕竟如果两个因素强相关，不一定是因果；但是因果必定是强相关的。
生信人之前也推广过利用临床数据库进行分析，然后确定研究方向之后，再加上孟德尔随机，这样会更靠谱。
临床相关+MR因果
生信人还推广过再做多组学，单细胞分析之前，如果加上孟德尔随机，可以减少很多干扰因素，结果更精准，任务量也会低很多，这样会更靠谱。
临床相关+MR因果+组学探究
如果是利用临床数据库，不管是meta分析，还是NHANSE数据去计算，发现两者之间存在相关；然后利用MR计算两者直接存在因果；然后再加上简单的多组学分析，文章能发多高。
来看Journal of Translational Medicine （IF：7.4）
文章是典型的双病孟德尔，中介是脂肪酸。
一、文章检索和NHANSE数据库相关性分析证明慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者经常表现出胃肠道症状，COPD和结直肠癌（CRC）之间的潜在关联已被指出。（临床相关）
二、采用孟德尔随机化（MR）分析评估COPD与CRC之间的因果关系，并进行交叉表型荟萃分析以确定关键位点。采用多变量孟德尔随机化（MVMR）方法发现两种疾病之间的中介因素。（MR因果）
三、定位到基因之后，利用转录组数据绘制网络和富集分析，探究下机制。（组学探究）
看思路清晰明了，非常适合临床医生选购。
毕竟把你所在的领域强项发挥到了极致，然后MR因果，组学分析浅浅看一看。
事半功倍。
这比硬在一个方面上拼刺刀，打巷战靠谱的多。
这不是剑走偏锋，这才是临床科研真正的样子。
大家可以估计下整个项目分析下来的周期，有感兴趣的也可以咨询我们，咱们一起耍一耍。
同样的，这个思路可拓展性也很强，三者互为犄角，可以相互帮助，相互支撑。如果临床意义够，但是MR不明显，可以加重组学分析；如果是MR很好，可以让组学放放水。总之收放自如，游刃有余。
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