高温来袭谁都“化”了~不做实验，不收病例，用孟德尔随机化法，轻松发高分SCI……

　　原标题：高温来袭谁都“化”了~不做实验，不收病例，用孟德尔随机化法，轻松发高分SCI……（含代码）

　　大师兄即将毕业，导师让我接手大师兄没做完的课题。

　　这对于我这个“水货”研究生来说，简直 是天上掉馅饼的好事！

　　毕竟，在师兄做过的基础上做，会简单一些，大师兄还给我提供了一些网上下不到的纸质版文献资料。

　　整个研一，我都在认真进行研究， 除了吃饭就是在实验室，看过的文献资料都有好几个G。

　　然而，课题依旧毫无进展，每周例会，也都没有新的内容可以汇报，经常被导师公开diss，我都开始怀疑自己了……

　　这样的状态持续了一年，我意识到，再这么下去，怕是毕不了业了！研二的时候，我决定找导师换课题！

　　但是我也没啥好的想法，不知道自己想做哪个方向，去找导师不知道咋开口……

　　一筹莫展之际，我刷到解螺旋助教朋友圈分享了2023年超爆火的发文新风口——孟德尔随机化法！

　　孟德尔随机化法？不用做实验也能发文章？！被实验折磨的我火速去了解了下！

　　孟德尔随机化法（MR）是基于全基因组测序数据、类似于RCT研究用于揭露因果关系的统计学方法， 不用做实验，并且疾病范围广，容易发高分！

　　近年来， 孟德尔随机化法被各医学党抢发，发文量飙升，属于发文新风口！利用 孟德尔随机化法具有以下3大优势：

　　不需要做实验

　　孟德尔随机化研究，不需要做实验，也不用自己收病例，只需要确定研究方向和数据库就可以操作了！

　　周期短

　　孟德尔随机化研究操作简单，周期短，可以短期内冲击高分文章！

　　好发高分

　　遗传变异与其效应的测量误差较小，而且 目前GWAS的数据相对容易获取，竞争小，好发高分。

　　目前网络上关于孟德尔随机化法的教程有很多，有的写的也很全面，但是再优秀的教程还是需要我们自己动手去实操的。

　　那有没有什么教程既有入门知识，又有实操教程呢？

　　当然有！

　　解螺旋孟德尔随机化法教程包含226分钟视频课，资深讲师将会通过系统全面的基础知识，带你轻松入门 孟德尔随机化法，更有超详细的实操教程（附代码），手把手教你进行 孟德尔随机化法分析，把握发文红利，发高分SCI~

　　课程目录

　　孟德尔随机化法 实操 教程

　　226分钟视频课系统学习

　　不做实验、不收病例

　　快速发SCI

　　限时0元领

　　长按扫码

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　　226分钟视频课，系统学习

　　孟德尔随机化法概述

　　孟德尔随机化法教程将从研究背景、基本框架以及案例分享三个方面带大家深入了解孟德尔随机化法。

　　孟德尔随机化法因果推断的假设

　　孟德尔随机化得出的是“因果”推论，那么何谓因果关系、如何寻找合适的工具变量、工具变量如何筛选呢？这个教程将会给你答案！

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　　孟德尔随机化法具体步骤

　　哈哈老师将通过实操演示，手把手教大家MR研究的具体步骤，带大家了解MR的统计方法。

　　孟德尔随机化法的拓展

　　课程的最后，哈哈老师还会带大家快速了解一下双向孟德尔随机化法、两阶段孟德尔随机化法、多变量孟德尔随机化法，并给大家推荐孟德尔随机化法的书籍，全部都是哈哈老师的经验分享，实打实的干货！

　　孟德尔随机化法 实操 教程

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　　案例解析MR分析

　　孟德尔随机化法入门

　　孟德尔随机化法（MR）是基于全基因组测序数据、类似于RCT研究用于揭露因果关系的统计学方法，本课程将带大家入门 孟德尔随机化法。

　　6分SCI案例

　　孟德尔随机化法课程将通过一篇 6 分左右的文献带领大家去掌握孟德尔随机化分析， 帮助大家快速、准确的掌握 MR 分析。

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　　MR分析

　　在进行 MR分析的时候，我们总会面临着从哪里获取数据？使用什么R包进行分析？工具变量的选择有什么技巧……MR分析教程带你解决这些难题，从容应对后续各种各种的 GWAS 数据。

　　当孟德尔遇上生信

　　MR分析的主要步骤如下：读取暴露因素 GWAS 数据选取合适的工具变量（如有必要，需要进行 clumping）读取结局 GWAS 数据，提取上述的工具变量的 SNP 对暴露因素与结局的 GWAS 数据进行预处理，使其格式统一采用选中的 MR 方法进行分析将结果可视化（包括散点图、森林图和漏斗图等）。

　　孟德尔随机化法所需 工具总结

　　孟德尔随机化课程还会对分析所需要的工具进行一个比较全面的总结，此外，讲师还会挑选一下比较好用的 R 包进行重点的讲解。

　　跟着解螺旋孟德尔随机化教程学习一段时间之后，我成功发了篇6+SCI，贼开心！但是却不敢发朋友圈。（毕竟曾经是个水货研究生，突然发了篇6+SCI，还是低调些好 ）

　　想发高分SCI的小伙伴，赶紧扫码领取 解螺旋孟德尔随机化教程，冲击高分SCI~ 这个发文新风口 一定不要错过！

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