中国疾病预防控制中心施小明团队的MR研究
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2024年4月16日，施小明和吕跃斌等研究人员在《欧洲心脏杂志》（European Heart Journal，IF值40分+）上发表了一篇孟德尔随机化研究的论著。
文章思路大胆创新，想今年上岸MR的医生别眨眼哦~
研究人员基于孟德尔分析模型，通过CLHLS数据库，筛选了与体重指数（BMI）相关的58个单核苷酸多态性（SNP）位点和与腰围（WC）相关的49个SNP位点。
分析揭示了遗传预测的BMI与全因死亡风险之间的反向J形关系，表明当BMI值达到28时，死亡风险降至最低点。这暗示了对于高龄老年人而言，最佳的BMI可能处于超重或轻度肥胖的范围内。
在观察性研究中，使用Cox比例模型评估BMI、WC或两者与全因和特定原因死亡率的关联，不会受到任何后天因素或外部环境的影响，避免了可能的逆因果偏差。
还进一步应用了加权中位数MR、MR-Egger和贝叶斯方法，这些方法允许对多效性效应进行额外的验证，除了2SLS方法。MR-Egger截距没有显著偏离零[0.018，95%置信区间（CI）-0.017至0.053]，表明所选58个遗传变异没有明显的遗传多效性。
在非线性MR分析中，研究人员使用分数多项式方法来描述暴露-风险比（HR）关系的图形。参与者根据预测的BMI/WC值减去实际值被分为五个层，并通过固定效应模型的元回归进行整合。
这下明白了，不是孟德尔发不出，而是筛选要精细、方法得创新，选题有价值！你靠着自学、报班那点三脚猫的功夫，白耗2、3年照样投不中啊
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