书接上回，应各位临床或在科室的小伙伴们需求，除了多组学和算法开发外，插播关于临床护理方向的数据挖掘，今天分享两篇的分析文献。

部分新手直接化用代码跑出来的图很多都是典型红蓝分组或者黄绿，可视化图第一目的是反馈数据信息，再者第二目的是让人看的明白看的舒服，ggsci很好的针对于可视化时的颜色问题。

背景观察性研究报告称，教育程度与食管癌（EC）及其癌前病变的风险有关。然而，因果关系仍存在争议。我们旨在应用孟德尔随机化（MR）设计，确定基因预测的教育成就与食管癌、贲门部食管炎（BE）和胃食管反流病（GERD）之间的因果关联，并探索可修改的风险因素是否起到了中介作用。方法使用全基因组关联研究 (GWAS) 的汇总统计数据，这些研究基于欧洲血统个体的多年教育经历（教育年限，初步分析，n = 293

FP-growth（）是一种用于在数据库中高效地发现频繁项集的算法。它采用了一种叫做FP树（）的树结构来压缩数据集，这棵树只记录了项集的频繁模式。然后，算法使用一种分而治之的策略，将大数据库分解为条件数据库（每个都是一棵FP树），并在这些较小的数据库上递归地发现频繁项集。这种方法大大减少了需要考虑的组合数量，并避免了Apriori算法中的重复数据扫描，因此在处理大规模数据集时更加高效。FP-gro

继前面孟德尔随机化的代码分享，应粉丝要求出一篇关于NHANES数据库的数据整理入门教程全代码分享｜R语言孟德尔随机化怎么做？TwoSampleMR包MR一套标准流程。

鉴于前段时间出的第一篇记录安装Nodejs和HBuilderX搭建、部署微信小程序开发环境（一），有小伙伴问到关于微信开发工具的使用，特出本文带大家简单了解一下，开始“扫盲”！主要的工作区：文件必需作用app.js是小程序逻辑app.json是小程序公共配置app.wxss否小程序公共样式表文件类型必需作用js是页面逻辑wxml是页面结构json否页面配置wxss否页面样式表。

迄今为止，Github已经7.7万stars了，项目真的顶这里提前下载好了，如果登不上Github或者下载失败的可以在后台回复autogpt领取v0.2.1的源码压缩包十分重磅！GPT3.5都还没玩明白，傍着GPT4的AutoGPT就又要乱杀了，特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy也提到**“AutoGPT”将成为提示工程的下一个前沿**，网上很多人只提

孟德尔随机化(，MR)是一种利用基因变异作为工具变量来评估暴露与结果之间因果关系的统计方法。它基于这样的原理：基因变异是在出生前就随机分配给个体的，类似于在随机对照试验中随机分配治疗，因此可以帮助区分因果关系和简单相关性。孟德尔随机化通常用于观察性数据，以确定一个特定的生物标志物、行为或其他暴露是否真正地影响了健康结果，而不是仅仅与之相关。通过这种方法，研究者可以减少混杂因素的影响，避免了传统观察

柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形，以下使用的是R的基础包。