如果說最近臨床科研領(lǐng)域中最火的是什么，除了chatGPT，應(yīng)該就是孟德爾隨機(jī)化了。利用公開數(shù)據(jù)庫就能輕裝上陣寫文章，甚至是高質(zhì)量的論文。比臨床更簡單、發(fā)文速度快、需做實(shí)驗(yàn)！

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Frontiers in immunology雜志（IF：8.786）的一篇孟德爾隨機(jī)化研究。縱觀全文，利用孟德爾隨機(jī)化（MR），簡簡單單幾張圖表，就揭示了葉酸和維生素B12與自身免疫性疾病的關(guān)系，還發(fā)表了IF 8.8+的SCI，不得不感嘆，孟德爾隨機(jī)化果然是SCI的新寵兒！

檢索Pubmed數(shù)據(jù)庫可以發(fā)現(xiàn)，過去10年全球發(fā)表的有關(guān)孟德爾隨機(jī)化方法的文章數(shù)量近4500篇，而2022年更是達(dá)到頂峰的1695篇。連年攀升的發(fā)文量，彰顯出孟德爾隨機(jī)化方法的熱度越來越高！

對MR學(xué)習(xí)有興趣的可以繼續(xù)看，文末也分享了全套學(xué)習(xí)資料給大家!

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孟德爾隨機(jī)化,Mendilian Randomization，簡寫為MR，是一種在流行病學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的一種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，基于全基因組測序數(shù)據(jù)、能有效減少偏倚、類似于RCT研究、用于揭露因果關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。

1、MR分析特點(diǎn)與優(yōu)勢

?借助工具變量進(jìn)行隨機(jī)化，模擬隨機(jī)對照研究，從而達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)優(yōu)勢。

?優(yōu)勢包括：證據(jù)級別高，可以避免偏倚，可以避免反向因果關(guān)系，同時(shí)又比隨機(jī)對照研究更省錢、省力。

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2、MR必須滿足三大假設(shè)

?相關(guān)性假設(shè)：SNP與暴露強(qiáng)相關(guān)

?排他性假設(shè)：SNP與結(jié)局無關(guān)

?獨(dú)立性假設(shè)：SNP與混淆因素?zé)o關(guān)

3、MR分析流程

?獲取暴露與結(jié)局的GWAS數(shù)據(jù)；

?在暴露GWAS數(shù)據(jù)中挑選工具變量；

?在結(jié)局中找到對應(yīng)的工具變量信息；

?孟德爾隨機(jī)化分析，敏感性分析

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4、MR公共數(shù)據(jù)庫推薦

利用公開數(shù)據(jù)庫就能輕裝上陣寫文章，這里推薦幾個(gè)數(shù)據(jù)庫

①GWAS catalog

網(wǎng)址：https://gwas.mrcieu.ac.uk/

優(yōu)點(diǎn)：可多種方式進(jìn)行搜索（publications、variants、traits、genes、region等），表型信息規(guī)范缺點(diǎn)：有時(shí)候需要開國外代理模式才能使用，網(wǎng)頁比較慢

②nealelab

網(wǎng)址：http://www.nealelab.is/uk-biobank

優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)全面，整理很有條理

缺點(diǎn)：英國數(shù)據(jù)庫，完整版需要花錢注冊（UKB數(shù)據(jù)使用費(fèi)用分為三檔：3000英鎊/6000英鎊/9000英鎊），有免費(fèi)不需要注冊的2018年版本數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)時(shí)間可能會相對滯后。

③IEU OpenGWAS project

網(wǎng)址：https://gwas.mrcieu.ac.uk/

④PheWeb全表型組關(guān)聯(lián)研究

網(wǎng)址：https://pheweb.jp/downloads

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5、MR學(xué)習(xí)全套資料分享

繼meta分析、純生信之后，孟德爾隨機(jī)化作為一個(gè)不做實(shí)驗(yàn)發(fā)SCI的新代名詞，目前確實(shí)是火爆趨勢。

有想繼續(xù)學(xué)習(xí)或者了解的小伙伴，這里給大家分享一套孟德爾隨機(jī)化研究的學(xué)習(xí)資料，包含MR理論、范文拆解、寫作、選題，通過近9小時(shí)的學(xué)習(xí)帶你打開孟德爾隨機(jī)化研究的大門！

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