高分严选！挑战7天一篇药物靶向MR DAY1-7！

Day 1！

上次我们成功挑战NHANES并成功投稿了，但是meta的PROSPERO还在等待中，只能耐心等待了。现在，我们迎来了新的挑战：7天药物靶向MR挑战！

Day 1：首先，我们要设定目标期刊。药物靶向MR领域的文章总体质量都非常高，经检索发现基本都是一些顶级期刊上的文章。由于这个领域的火爆，发文数量也在不断增长。我们可以借鉴这个思路，将自己感兴趣的领域转化成一篇新的顶级论文。因此，我也决定挑战自我，选择了一个心内科的疾病作为我的研究对象。

经过一番初步检索，我发现这个领域还没有太多相关研究，于是我决定开始动手。我花了一些时间来选择合适的选题，最终确定了一个近期发表在温州医科大学的文章《降糖药物靶点与胃肠癌风险的关联：孟德尔随机研究》作为我的目标文献。我选定了Cell and Bioscience作为我的目标期刊，通过检索发现这是一个发文量和影响因子都很不错的综合性生物学期刊。

设定好了目标，现在就是冲锋的时刻！让我们一起加油，挑战自我，创造出一篇优秀的药物靶向MR论文！

Day 2-3！

在过去的两天里，我的工作主要集中在深入研究课题和阅读相关文献上。孟德尔随机化的方法学基本相同，因此我已经准备好了相关代码。这意味着，只要准备好了代码，以后就只需要更换一下结局和暴露，就可以进行进一步的研究了。然而，正因为如此，我们必须更加充分地确定选题的可行性，因此我花了2天的时间进行了充分的检索，以避免出现任何问题。

令人惊讶的是，在对心衰领域的药物靶向进行检索后，我发现相关文献竟然只有15篇，这给了我很多启发。因此，我决定选择心衰作为研究对象。但是，现在面临的问题是，要选择哪种药物进行研究呢？我决定再次进行充分的检索，找到最合适的药物。

药物靶向MR涉及到受体、酶、离子通道、转运体、免疫系统、基因等方面的孟德尔随机化，同时也会引入一些概念，如eQTL、pQTL等。为了更好地理解，我制作了一个药物和表型之间药物靶向MR的简易思路图，这样就更容易理解了。

基于药物靶向MR的基础，还有许多衍生方法，如炎症因子MR、代谢物MR、脂质MR等，这些方法学都是类似的。同时，药物靶向也有两种思路，一种是老药新治，另一种是老病开发新药。这两种情况在临床上都很常见。

老药新治意味着，如果某种药物X对心衰有明确的益处，通过药物靶向MR确定药物X对癫痫也有效，那么当一个患者既有心衰又有癫痫时，药物X就是最佳选择。而老病开发新药则是通过药物靶向MR确定了心衰的一些靶点，进而可以针对这些靶点开发新的药物。

最后，数据量的大小是我们在分析结果时面临的一个限制因素。但只要我们找到了好的idea，编写代码其实并不难。一旦完成图片的生成并运用我的“框架写作法”，顶尖期刊就近在眼前了！

好了，今天的分享就到这里，让我们继续努力吧！

Day 4-5！

在过去的两天里，我的工作重心集中在寻找靶基因、运行代码和生成图片上。药物靶向的代码非常简单易懂，但是要确保理解整个过程的思路。

首先，我们需要明确蛋白与疾病表型之间存在明显的因果关系，或者已知该蛋白能够有效治疗该疾病。接着，我们寻找调节该蛋白表达的一类基因来模拟药物的作用。最后，找到这些靶基因后，我们获取其工具变量并进行单变量MR分析。

靶基因的寻找非常重要。通常，我们通过eQTL网站来进行搜索，这些网站提供了基因表达受到调控的信息。由于基因表达过程受到多种调控因素的影响，我们不仅需要关注目标基因，还要注意其上下游1兆的基因信息。我的eQTL数据来自于《脑、脑脊液和血浆蛋白组的基因组图谱》，其中包含了来自人体血浆、脑脊液等的eQTL数据。我对这些下载来的数据进行了预处理，主要是本地数据的处理工作。然后，我使用这些数据进行了药物靶向MR的分析。

接着，我进行了共定位分析，这个过程实际上是查看暴露因素X与结局因素Y的GWAS（全基因组关联研究）摘要中该区域的所有SNP的位置是否基本一致。

现在，图表制作工作已经完成，接下来就是开始撰写文章了！

Day 6-7！

完成挑战！

在这两天里，我集中精力进行了全文框架写作和投稿准备，这是挑战的最后阶段。

经过多次挑战，我发现写作是最简单的。写作无非就是展示结果的核心内容。掌握了“框架写作法”，我通常预留2天完成写作。第1天用来撰写初稿，第2天则用来修改、润色和做投稿前的准备工作。虽然需要耗费一些时间，但在科室偶尔闲下来的时间里，我可以利用这段时间完成这部分工作。

总结药物靶向MR的过程：

首先，通过药物与靶点特异性结合，靶点可以通过eQTL、pQTL方法获取该靶点的GWAS数据。接着，利用获得的GWAS数据，我可以与关注的表型（比如特定疾病）进行MR分析和共定位分析。

本次挑战的具体进度安排如下：

第1天：设定目标期刊和选题。

第2-3天：深入研究选题的可行性，寻找靶基因，并运行相关代码生成图片。

第4-5天：进行写作，包括撰写全文框架和准备投稿。

第6-7天：完成写作和投稿准备。

总而言之，思路简单，核心代码就能轻松实现高分。随着很多基础实验发布了大量的eQTL、pQTL数据，选择并清洗这些数据都可以写出高质量的文章。

最近，一些师弟师妹对meta、nhanes、肠道菌群MR都表现出了兴趣。实际上，我们有一整套方案，可以帮助他们轻松取得成果并发表文章：从文献阅读、选题、数据分析到论文框架和论文写作，再到方法学（包括双样本MR、药物把手、中介分析、多变量分析、肠道菌群MR、Meta分析、NAHNES数据分析、GBD分析等等）。为了获得高分，让我们一起加油吧！