南方医团队将MR做出了高级感！通过全基因组关联揭示7个暴露因素与慢性疾病之间的奥秘
在进行孟德尔随机化（MR）分析时，数据和研究主题可以说是两大关键因素，它们对研究的质量和最终成果的发表起着至关重要的作用。
首先，谈到数据层面。OPENGWAS数据库凭借其丰富的资源，已成为许多科研人员在进行MR分析时的首选工具。这里涵盖了大量关于暴露因素和结局的数据，为研究提供了坚实的基础。然而，由于该数据库的广泛使用，许多研究方向已被深入挖掘，相关成果也纷纷涌现，这也导致在此基础上进行创新性研究变得越来越具有挑战性。目前，UK Biobank（UKB）数据库在帮助研究者发表高水平论文方面表现突出。尽管获取UKB数据的成本较高，但对于实力雄厚的研究团队来说，这是一个极具价值的资源。及早申请使用UKB数据，往往能更快地产出高质量的研究成果，从而在学术界占据领先地位。当然，科研数据资源丰富多样，除了OPENGWAS和UKB之外，像芬兰数据库等也具有其独特价值。它们为研究者提供了更多的选择，有利于拓宽研究思路，探索新的方向。再来看研究选题方面。MR分析主要聚焦于探究暴露因素与结局之间的因果关系，同时还能通过引入中介效应，展开更深入的研究。在这个过程中，合理选择研究题目至关重要。随着MR在科研中的广泛应用，如何找到合适的暴露因素成为许多研究者面临的重要挑战。这一难题也使得双样本MR研究的发表难度逐步增加。但必须明确，成功发表的 MR 研究，其选题必定具有切实的科学意义，绝非随意组合。如果选择的暴露因素与结局之间缺乏内在联系，强行开展研究，想要实现论文发表几乎是不可能的。
今天，为大家详细解读一篇发表在《Frontiers in Immunology》（影响因子5.7）上的文章。这篇文章在数据运用和选题构思上具有诸多可借鉴之处，相信能为各位科研人员在开展MR分析研究时提供启发。
详见：
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