孟德尔随机化,这一研究套路目前有多热门呢?
我们来看看近些年来的发文数据,在PubMed上检索Mendelian Randomization,我们可以发现近十年的发文数量在逐步上升。
MR总发文量已经飙升至10483篇,2024年发文量已超2000+篇~而且IF最高还可发到一区
来源:PubMed(截至2024.5.7)
就问,这样无需原始数据、0实验还能发高分、晋升毕业都认可的发文方式,哪个医学人能不爱呢~
但随着发文量的飙升,孟德尔随机化可做的内容越来越多,愿意接收的一些期刊和愿意审稿的专家也越来越多,但这同样也意味着:
❎期刊为预防大家齐来“灌水”,可能不想再接收孟德尔的文章!
❎审稿人有可能会出现审美疲劳,看了太多孟德尔随机化研究,他不想审了!
❎选题难度陡增,你想到的主题,可能人家都有了!
说真的,再不上车孟德尔随机化,真的晚了!
那么,对于普通医生来说,该怎么选择呢?
Q
什么样的选题适合做孟德尔随机化?
A: 第一种就是观察性研究有争议的选题;
第二个是可能存在反向因果关联的一些选题;
第三个是可以找热点话题,比如说我们前几年的这个COVID-19;
最后一个就是混杂因素在当下人群无法控制的选题。这些你都可以去尝试做孟德尔随机化。
Q
孟德尔随机化这条赛道现在这么挤,还有什么相对比较好发文的研究套路有吗?
A: 其实随着MR的爆火,传统的这个MR分析已经不足以打动审稿人了,所以呢我们也整理了一些目前大家常用的一些手段,来提高我们发文的可能性。
常见的有:MR+、中介孟德尔、双向孟德尔、肠道菌群孟德尔、药物靶点孟德尔……
这些也是目前相对比较火的,且能发一些漂亮的高分文章的的孟德尔研究套路,但是难度也比较大一些。
我们有学员自学自写孟德尔随机化(病种:原发性胆管炎),已经顺利被接收录用!
Q
那孟德尔随机化投稿有什么要注意的吗?
A: 建议大家考虑审稿周期比较短的一些杂志。除非你对自己的研究非常自信,或者说你的研究包括了一些原始的自己的数据,不会轻易被人模仿。
要知道,孟德尔随机化的文章复现难度低,因为用的数据都公开的。你能做,别人也能做。一旦审稿周期长,很有可能被别人抢先一步发表。
看了这些还有些意犹未尽,或者还是感觉对孟德尔随机化无从下手?不了解从哪里挖数据,怎么结合临床找选题,数据又怎么处理?
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写在最后
总有同学问我们:孟德尔随机化到底难不难?现在学还来得及吗?
其实,孟德尔随机化到底难不难,取决于你有没有基础。
如果你是0基础,那孟德尔其实有一定的难度。
因为第一你要了解到底什么是孟德尔,了解他的一个基本的逻辑,你要知道怎么选题,怎么去查询数据、下载数据、清洗数据,还有学会R语言等等。
这一套东西下来,如果是零基础的话,起码要有一年的时间,你才有可能去入门。
但如果你本身R语言就是很过关的,本身就有遗传学背景知识,又能够很精准的去提炼临床问题,学习能力也比较强的话,那可能三个月到半年,有所小成也是可以的,所以孟德尔随机化到底难不难,取决于你到底有没有基础。
说真的,0基础自学至少需要1年!
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