一、知识准备

1，孟德尔随机化基本知识介绍

2，孟德尔随机化方法的基本原理与方法

3，全基因组关联研究、工具变量、MR基本假设介绍

4，利用孟德尔随机化方法撰写论文的关键过程

5，孟德尔随机化数据的数据结构、来源与下载

6，如何利用相关网络资源进行孟德尔随机化数据分析

7，重量级文献导读

8，答疑

二、R和R Studio软件实操应用

1，R语言的对象（向量，因子，数据组和数据框）的生成规则和具体使用方法；数量型，分组型和逻辑型数据的处理和操作方法

2，数据的读取，清洗和整理

3，生成数据和数据分布分析

4，数据描述性分析及基本作图

5，模型构建和分析预测（线性，非线性，logistic回归模型）以及高级制图

6，孟德尔随机化方法R语言方法的基本入门知识

7，结合案例通过R语言开展孟德尔随机化方法数据分析

8，答疑

三、孟德尔随机化实战（一）

1，孟德尔随机化选题指导

2，孟德尔随机化暴露和结局数据库的获取

3，R软件读取大型暴露与结局数据库

4，工具变量的筛选流程

5，混杂的处理

6，答疑

四、孟德尔随机化实战（二）

1，获取结局SNP

2，孟德尔随机化主要结果的实现

3，孟德尔随机化敏感性分析

4，孟德尔随机化散点图、森林图等结果可视化的实现

5，答疑

五、多变量、中介孟德尔随机化研究

1，什么是多变量随机化研究

2，4个R包完成6种多变量孟德尔随机化分析

3，计算多变量SNP的统计量

4，多变量孟德尔随机化敏感性分析

5，什么是中介孟德尔随机化研究

6，中介孟德尔随机化的两种假设

7，总效应已知与总效应未知

8，两种检验方法；逐步检验与系数乘积法；

9，各种情况下结论的总结

10，答疑

六、创新MR方法介绍与答疑

1，汇总结果整理指导

2，孟德尔随机化写作指导

3，创新孟德尔随机化方法介绍

4，如何撰写规范的孟德尔随机化应用论文

5，绍复杂孟德尔随机化高级方法与应用

6，结合ChatGPT来辅助论文写作的过程与技

7， 答疑

七、辅助课程

1.学后交流、微信群、QQ群建立；

2.咨询、合作。专业技术团队深入探讨。