求助:如何在散点图中增加MR-PRESSO和MR-RAPS的分析结果

月明星稀649 2024-01-10 13:43:26

加上分析方法，类似下图

自己使用 MR-PRESSO包和MR-RAPS包，只有数值结果

请问大佬们怎么把这个分析结果加入散点图呢？

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找到创新点，发文并不难！无论是高分还是顶级期刊，孟德尔随机化都能助你一臂之力！今天我们来看一篇“简单”的文章，用双向孟德尔随机化方法探讨睡眠特征与甲状腺癌之间的因果关系，发了二区！让我们一起往下看吧！2024年5月17日，中国人民解放军总医院的研究团队做了一项孟德尔随机化研究，在期刊《Bmc Cancer》（医学二区top，IF=3.8）发表了题为：“Causal association ofs...

本文深入探讨了使用R语言进行孟德尔随机化分析时，TwoSampleMR包实战中的五个关键陷阱。从工具变量选择到异质性检验，再到多效性分析和结果可视化，作者分享了300+小时实战经验，帮助研究者避开90%的分析弯路，提升MR研究的准确性和可靠性。

该研究运用孟德尔随机化方法，通过遗传变异作为工具变量，探究了乳酸菌、链球菌、变形菌和拉克诺斯皮拉科与强直性脊柱炎的因果关系，结果显示在基因层面上未发现显著关联。

内容概要：本文系统介绍了基于Matlab构建的简化单粒子（SPM）电化学模型及其参数化方法，聚焦于锂离子电池的降阶电化学模型P2D的简化实现，涵盖模型建立、参数辨识、测试数据提供及仿真验证全流程。资源核心在于深入剖析电化学模型的关键参数提取与优化过程，帮助科研人员理解电池内部反应机理与数学建模范式，支持后续的模型扩展与工程应用。文档不仅提供了完整的SPM模型代码与参数拟合工具，还整合了丰富的科研辅助资源，包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划、信号处理等多个领域的Matlab/Simulink仿真案例与Python实现方案，极大拓展了该模型在电池健康状态（SOH）估计、寿命预测、充放电控制策略等方向的应用潜力。; 适合人群：具备一定Matlab编程能力，从事新能源技术、电化学建模、电池管理系统（BMS）、储能控制、自动化仿真等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展锂离子电池电化学模型的建模与参数辨识研究；②实现P2D与SPM降阶模型的仿真与实验验证；③结合实测数据进行模型参数拟合与精度优化；④拓展应用于电池老化分析、SOH估算、充放电策略设计及储能系统动态响应研究。; 阅读建议：建议读者按照文档结构循序渐进学习，重点研读SPM模型构建与参数辨识章节，结合所提供的测试数据与代码进行动手实践，并积极借鉴附带的智能算法与机器学习模块以提升模型鲁棒性与预测精度。

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