孟德尔随机化文章，最近一周有哪些高质量文章？

孟德尔随机化,Mendilian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法，利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文。

(资料图)

孟德尔随机化通过引入一个称之为工具变量的中间变量，来分析暴露因素和结局之间的因果关系，解决了传统实验方法由于混杂因素的存在，而无法有效说明暴露因素和结局变量之间因果性的问题。

通过PubMed数据库“ Mendelian randomization”检索发现，3.21-3.28共发表18篇相关主题论文：

1.中国学者文章介绍（一）

文章题目：哮喘和牙周炎之间的因果关系：双样本孟德尔随机化分析

研究目的:关于哮喘和牙周炎是否相互影响以及作用方向，在以往的研究中没有找到统一的观点。旨在通过双样本孟德尔随机化（MR）阐明双向的因果关系。

方法:从几个公开的大规模GWAS数据库中获得哮喘和牙周炎的汇总级数据。同时，通过使用Phenoscanner网站对每个SNP进行检索，确保没有吸烟等混杂因素。每个SNP的F统计值以大于10为显著性计算。这个MR分析主要使用了五种MR方法：MR-Egger，加权中位数，反方差加权（IVW），简单模式和加权模式。因此，我们进行了异质性和水平多态性测试。

结果:找到了支持性证据来验证哮喘可能是牙周炎的保护因素这一假设（IVW OR=0.34；95% CI：0.132-0.87；P=0.025）。当使用额外的哮喘GWAS数据集时，显示了一致的影响方向（MR-Egger OR=0.118；95%CI：0.016-0.883；P=0.04）。在反向分析中没有证据表明牙周炎对哮喘的风险有因果关系（P>0.05）。

结论:我们的分析发现，患有哮喘的人可能比没有哮喘的人患牙周炎的风险低。这个MR分析可能对临床过程和未来的研究有重大影响。

2.中国学者文章介绍（二）

文章题目：类风湿关节炎的遗传易感性可能降低东亚人群的肝细胞癌风险:一项孟德尔随机化研究

研究目的:类风湿关节炎(rheumatoid arthritis, RA)患者罹患某些癌症的可能性较普通人群增加。RA和肝细胞癌(HCC)之间的因果风险关联仍然未知。旨在探究RA和肝细胞癌(HCC)之间的因果关系。

数据来源：分析全基因组关联研究(GWAS)的遗传汇总数据，包括RA (n = 19 190)和HCC (n = 197,611)。

方法:主分析采用逆方差加权(IVW)法，辅以加权中位数法、加权众数法、简单中位数法和MR-Egger法。利用212,453例东亚人群RA基因数据对结果进行验证。

结果:IVW方法的结果表明，在东亚人群中，遗传预测的RA与肝癌发生的可能性显著相关(OR = 0.86;95% CI: 0.78-0.95;P = 0.003)。加权中位数和加权众数也支持类似的结果(均p < 0.05)。此外，无论是漏斗图还是MR-Egger截距均未显示RA和HCC之间存在任何方向上的多效性。另一组RA数据验证了上述结果。

结论:RA可能降低东亚人群肝癌的易感性。在未来，应该对潜在的生物医学机制进行更多的研究。

3.中国学者文章介绍（三）

文章题目：炎症性肠病与帕金森病和其他神经退行性疾病缺乏因果关系

研究目的:观察性研究表明，炎症性肠病（IBD）和神经退行性疾病，包括帕金森病（PD）之间存在关联。使用最新的数据评估IBD与PD和其他选定的神经退行性疾病的因果关系。

方法:使用IBD和PD的全基因组关联研究汇总统计的双向双样本孟德尔随机化研究。

结果：我们发现缺乏IBD对PD因果关系的证据（OR=1.014；95%CI: 0.967-1.063；P = 0.573）。反向分析也表明没有证据表明PD对IBD有因果关系（OR=0.978；95%CI:0.910-1.052；P = 0.549）。IBD与阿尔茨海默病、肌萎缩性侧索硬化症和多发性硬化症之间的因果关系是没有根据的（所有P>0.05）。

结论:最新的分析没有提供明确的证据证明IBD与PD或其他三种神经退行性疾病的因果关系。潜在的混杂因素可能有助于以前观察到的关联，因此需要进一步调查。

4.中国学者文章介绍（四）

文章题目：情绪障碍的遗传易感性和中风风险：多基因风险评分和孟德尔随机化研究

研究目的:情绪障碍和中风通常是并存的，在世界范围内，它们造成的健康损失是巨大的。这项研究描述了情绪障碍在中风中的预后和因果关系。

方法:我们测试了情绪障碍的遗传易感性是否与所有中风、马尔默饮食和癌症队列中的缺血性中风有关（24 631人，中位随访时间为21.3年（P25-P75：16.6-23.2）。我们进一步研究了情绪障碍对所有中风和缺血性中风的因果效应，使用了情绪障碍（多达609 424人，精神病基因组学联盟）、所有中风和缺血性中风（多达446 696人，MEGASTROKE联盟）的大型全基因组关联研究的汇总统计数据。

结果：在基线的24 366名无卒中的参与者中，2632人在随访期间发生了卒中，其中2172人是缺血性的。在对众所周知的风险因素进行适当调整后，与女性中最低的五分位数相比，处于情绪障碍多基因风险评分最高五分位数的参与者的中风风险要高1.45倍（95% CI: 1.21-1.74），缺血性中风的风险要高1.44倍（95% CI: 1.18-1.76）。孟德尔随机化分析表明，情绪障碍对脑卒中（OR=1.07[95%CI:1.03-1.11]）和缺血性脑卒中（OR=1.09[95%CI: 1.04-1.13]）有因果影响。

结论:情绪障碍在中风风险中具有因果作用。可以利用多基因风险评分在生命早期识别高危妇女，最终预防情绪障碍和中风。

5.中国学者文章介绍（五）

文章题目：子代血压的母体和胎儿来源：使用遗传相关性和基于遗传风险评分的孟德尔随机化的统计分析

研究目的:流行病学研究表明，通过使用出生体重作为母体宫内暴露的代表，子宫内的不良环境与后代高血压的风险增加有关；然而，这种关联的性质仍不太清楚。

方法:用母亲/胎儿特定的出生体重汇总统计（自身出生体重n=297 356，后代出生体重n=210 248）和血压的汇总统计[即收缩压（SBP）、舒张压（DBP）和脉压（PP）]（n = 757 601），我们用跨性状联系不平衡得分回归评估了胎儿特定出生体重和血压之间的遗传相关性，接下来用一种称为混合调整交叉联合多态性测试的多态性图谱方法检测了它们的多态性基因。此外，我们在英国生物库队列的父母-后代对（n = 6031）中进行了基于遗传风险评分（GRS）的孟德尔随机化分析，以评估母体特异性GRS和血压对胎儿基因型调节的因果关系。

结果：我们发现胎儿特异性出生体重与DBP（ρ^g=-0.174，P=1.68×10-10）、SBP（ρ^g=-0.198，P=8.09×10-12）和PP（ρ^g=-0.152，P=6.04×10-8）有负的遗传关系，并分别检测到胎儿特异性出生体重与PP、SBP和DBP之间共享的143、137和135个多态基因。这些基因往往表现出相反的遗传效应，在胰腺、肝脏、心脏、大脑、全血和肌肉骨骼组织中更容易出现差异表达。在考虑了胎儿特异性GRS的影响后，发现母体特异性出生体重与母子对中的SBP（P=2.20×10-2）和PP（P=7.67×10-3）有因果关系，但与DBP（P=0.396）没有关系；而且这两个显著关系对仪器的横向多态性和妊娠期及早产的混杂影响是稳健的。然而，这些因果关系在父亲与子女的配对中无法发现。

结论:这项研究揭示了出生体重和血压的共同遗传成分，并为高血压的病因和早期预防提供了重要的见解。

6.中国学者文章介绍（六）

文章题目：循环脂质体和降低脂质体的药物对流行病风险的因果效应。双样本孟德尔随机化研究。

研究目的:评估遗传预测的循环脂质和降脂药是否与癫痫结果的风险有因果关系。

方法:我们进行了双样本孟德尔随机化（MR）分析模型，从基因上预测循环脂质（载脂蛋白A[APOA]载脂蛋白B[APOB]、胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇[HDL-C]）的因果效应、 低密度脂蛋白胆固醇[LDL-C]、脂蛋白A、甘油三酯）和降脂药物（HMG-CoA还原酶[HMGCR]和Proproprotein Convertase Subtilisin/Kexin Type 9[PCSK9]抑制剂）对癫痫的影响。九种MR分析方法对最终结果进行了分析。逆方差加权（IVW）方法被用作主要结果。其他MR分析方法（简单模式、加权模式、简单中位数、加权中位数、惩罚性加权中位数、MR Egger和MR-Egger[bootstrap]）作为IVW的补充进行。此外，MR分析结果的稳健性是通过留一法来评估的。

结果：IVW分析方法表明，循环血脂之间没有因果关系（APOA：OR=0.958，95%CI: 0.728-1.261，P=0.760；APOB：OR=1.092；95%CI:0.979-1.219，P=0.115；Cholesterol：OR=1.210; 95%CI:0.981-1.494, P=0.077; HRDL-C：OR=0.964; 95%CI:0.767-1.212, P=0.753; LDL-C：OR, 1.100; 95%CI:0.970-1.248, P=0.137; Lipoprotein A: OR=1.082; 95%CI:0.849-1.379, P=0.528; Triglycerides：OR=1.126; 95%CI:0.932-1.360, P=0.221）和降脂药物（HMGCR抑制剂：OR=0.221; 95%CI:0.006-8.408, P=0.878; PCSK9抑制剂：OR=1.112；95%CI:0.215-5.761，P=0.902）与癫痫的风险。其他MR分析方法和进一步的留一法证实了最终结果的稳健性。

结论:这项MR研究表明，循环血脂和降脂药与癫痫风险之间不存在遗传预测的因果关系。

7.外国学者文章介绍（一）

文章题目：遗传分析确定了与血压升高相关的认知障碍的大脑结构

研究目的:观察性研究发现血压升高与认知功能受损相关。然而，介导血压升高和认知损害之间关系的大脑功能和结构变化仍不清楚。旨在确定与BP值和认知功能潜在相关的脑结构。

方法:关于血压的数据与3935个脑磁共振成像衍生的表型（IDPs）和由流体智力评分定义的认知功能相结合。在英国生物银行和一个前瞻性验证队列中进行了观察分析。孟德尔随机化（MR）分析使用了来自英国生物银行、国际血压联盟和COGENT联盟的遗传数据。

结果：孟德尔随机化分析发现，较高的收缩压对认知功能有潜在的不利因果效应[-0.044标准差(SD); -0.044; p < 0.05]。95%CI: -0.066， -0.021〕，MR估计值增强(-0.087 SD;95% CI: -0.132， -0.042)，在进一步校正舒张压后。孟德尔随机化分析发现，分别有242、168和68个IDPs与收缩压、舒张压和脉压显著相关(错误发现率P < 0.05)。在英国生物样本库(UK Biobank)的观察性分析中，大多数idp与认知功能呈负相关，并在验证队列中显示出一致的效应。孟德尔随机化分析确定了认知功能与9个收缩期bp相关的IDPs之间的关系，包括前丘脑辐射、前放射冠或外囊。

结论:相互补充的MR和观察性分析确定了与血压相关的大脑结构，这可能是高血压对认知表现的不利影响的原因。

8.外国学者文章介绍（二）

文章题目：高血压和COVID-19之间的因果关系和共享遗传学

研究目的:探讨高血压与COVID-19的遗传关系，探讨高血压与COVID-19的分子通路。

方法:我们进行遗传相关和孟德尔随机化(MR)分析，以评估高血压与住院COVID-19之间的潜在相关性。我们比较了全基因组关联信号，以揭示高血压和住院COVID-19之间共有的遗传变异。基于大规模文献数据构建高血压驱动的分子通路，在分子水平上了解高血压对COVID-19的影响。

结果：高血压与COVID-19有正向遗传相关(rg = 0.19)。MR分析表明，高血压的遗传倾向与住院COVID-19的因果关系(OR: 1.05, 95%CI:1.00-1.09, P = 0.030)。高血压和住院COVID-19有3个重叠位点，共有8个蛋白编码危险基因，包括ABO、CSF2、FUT2、IZUMO1、MAMSTR、ntnt、RASIP1和WNT3。分子途径分析提示，高血压可能通过诱导炎症途径促进COVID-19的发展。

结论:我们的研究表明，遗传性高血压可能会增加重症COVID-19的风险。共同的遗传变异和相互联系的分子途径可能强调了高血压和COVID-19之间的因果关系。

文章题目：钙的血浆浓度和阿尔茨海默病的风险--观察和遗传研究

研究目的:神经元中钙离子稳态失调在阿尔茨海默病(AD)中有很好的记录，高血浆钙浓度与老年人的认知能力下降有关;然而，这种关联的潜在因果性质尚未阐明。

方法:纳入来自哥本哈根普通人群研究(CGPS)的97968人的血浆钙离子浓度，并使用样条或四分位数进行多因子Cox回归来调查观察性关联。在CGPS的2个独立亚组中进行了血浆钙离子全基因组关联研究(GWAS)。血浆钙离子GWAS和公开的血浆总钙和AD基因组数据集被用于目前最强大的2样本孟德尔随机化研究。

结果：钙离子浓度最低四分位数与最高四分位数AD的HR=1.24 (95% CI, 1.08-1.43)。血浆钙离子GWAS鉴定出3个独立位点。血浆钙离子浓度或总钙浓度的遗传仪器均与AD风险无关。

结论:高血浆钙离子浓度与AD风险增加有观察相关性，但未发现遗传相关性，提示观察结果可能是由于反向因果关系或残留混杂。

10.中国学者文章介绍（四）

文章题目：整合孟德尔随机化和系统生物学模型以确定新的基于血液的中风生物标志物

研究目的:中风是世界上第二大死亡原因。全基因组关联研究（GWAS）已经确定了一些与中风风险相关的遗传变异，但其推定的功能致病基因尚不清楚。因此，我们的目标是确定中风风险的推定功能因果基因生物标志物。

方法:使用基于摘要的孟德尔随机化（SMR）方法来确定基因调节性状（即基因表达和DNA甲基化）与中风风险的多态性关联。利用SMR方法，我们将顺式表达定量位点（cis-eQTLs）和顺式甲基化定量位点（cis-mQTLs）数据与中风的GWAS汇总统计相结合。我们还利用依赖性工具的异质性（HEIDI）测试，从通过SMR分析确定的观察到的关联中区分出多态性和联系。

结果：综合SMR分析和HEIDI测试显示，有45个候选生物标志物基因（FDR<0.05；PHEIDI>0.01）与中风风险有多向或潜在的因果关系。在这些候选生物标志物基因中，有10个基因（HTRA1、PMF1、FBN2、C9orf84、COL4A1、BAG4、NEK6、SH2B3、SH3PXD2A、ACAD10）在中风和健康人的全基因组血液转录组学数据中存在差异表达（FDR<0.05）。对确定的候选生物标志物基因进行功能富集分析，发现了涉及中风的基因本体和路径，包括 \"细胞老化\"、\"金属离子结合 \"和 \"氧化损伤\"。

结论:基于通过SMR对基因表达进行遗传调控的证据和直接测量基因在血液中的表达，我们的综合分析提出了10个基因作为中风风险的血液生物标志物。此外，我们的研究使人们更好地了解DNA甲基化对与中风风险有关的基因表达的影响。

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