99元试听“孟德尔随机化”--SCI弯道超车神器

｜为什么要学孟德尔随机化？

医学科研内卷时代，如何破卷出圈？

没有数据、没有实验、没有经费，还不再想发meta和生信，还能怎么发二区以上论文？

着急毕业、晋级职称怎么快速在半年内发顶刊？

这可能是2023年最珍贵的一次从零开始发二区以上文章的机会：孟德尔随机化研究，或者说高级孟德尔随化研究（多变量孟德尔、中介孟德尔和药物靶标孟德尔）！！！

孟德尔随机化研究（Mendelian randomization，MR），是最近大热的医学科研设计方法。MR方法的提出为基于观察性流行病学研究的因果推断提供了新的途径。MR研究使用与暴露因素具有强相关关系的遗传变异作为工具变量（instrumental variable，IV），推断暴露因素与结局之间的因果关系。由于配子形成时遵循"亲代等位基因随机分配给子代"的孟德尔遗传规律，遗传变异不会受到环境暴露、社会经济地位、行为因素等传统混杂因素的影响；此外，遗传变异继承自父母，且出生后保持不变，其与结局之间的关联具有时间顺序合理性。因此，MR能够克服传统观察性流行病学研究中存在的混杂和反向因果问题。

孟德尔随机化研究中工具变量的核心假设示意图

随着大样本全基因组关联研究（genome-wide association study，GWAS）数据的累积以及多组学技术的普及，MR研究在因果推断中的应用日益广泛，不仅验证出确证的因果关系（例如LDL-C和肥胖能够增加冠心病发生风险），而且针对长期存在的具有争议性的因果关联问题得到了更为可靠的结论（例如低胆固醇水平不会导致癌症、少量饮酒不能预防心血管疾病）。此外，MR研究通常能够获得与RCTs相一致的结论，有望为疾病预防和治疗提供理论依据（例如硒元素补充不能预防前列腺癌，PCSK9抑制剂可降低LDL-C水平以预防冠心病发生）。

传孟德尔随机化研究设计与证据分级

简单看看2023年采用孟德尔随机化研究方法发表的部分论文：

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