一、理論:?jiǎn)蝹€(gè)基因區(qū)域 vs 多個(gè)基因區(qū)域
遺傳變異可以簡(jiǎn)單分為兩種:單個(gè)基因區(qū)域的變異體 和 基因組多個(gè)區(qū)域的變異體(多基因分析)。在MR研究中,我們需要做出選擇,那么選擇的依據(jù)是什么呢?
單個(gè)基因區(qū)域的變異體具有特異性(優(yōu)勢(shì))——如果一個(gè)基因區(qū)域與暴露有特定的生物學(xué)聯(lián)系,那么MR在評(píng)估特定暴露的因果關(guān)系方面更合理。然而,如果分析中只包括一個(gè)基因區(qū)域,則不能使用后續(xù)穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法,因?yàn)樗鼈冊(cè)谧儺愺w是否違反工具變量假設(shè)方面的獨(dú)立條件需要明確,這是單個(gè)基因區(qū)域的變異體的劣勢(shì)。
相比之下,基因組多個(gè)區(qū)域的變異體與暴露之間因果關(guān)系的特異性差,但其優(yōu)勢(shì)在于統(tǒng)計(jì)學(xué)功效更強(qiáng)??梢赃@么理解:同一基因組的多個(gè)區(qū)域的變異體可能全部是有效工具或全部無(wú)效,當(dāng)都是有效工具時(shí),遺傳變異體可以解釋暴露中最大比例的變異,統(tǒng)計(jì)學(xué)功效也就相應(yīng)增大。因此,多基因MR研究的統(tǒng)計(jì)學(xué)功效通常超過(guò)僅包括單個(gè)基因區(qū)域的變異體的研究。
二、舉例
我們來(lái)解析一下這篇發(fā)表于BMJ研究(詳見(jiàn)參考文獻(xiàn))是如何選擇遺傳變異的。該部分主要回答兩個(gè)問(wèn)題:1.這個(gè)研究為什么要選擇基因組多個(gè)區(qū)域的變異體;2.針對(duì)基因組多個(gè)區(qū)域的變異體,該研究做了哪些分析?
1. 這個(gè)研究為什么要選擇基因組多個(gè)區(qū)域的變異體?
既往研究顯示,肥胖的遺傳易感性與多種遺傳變異相關(guān),單個(gè)遺傳變異對(duì)肥胖的影響較小,肥胖的遺傳易感性可能是由眾多變異的累積效應(yīng)造成的。因此,本研究選擇了基因組多個(gè)區(qū)域的變異體,量化加權(quán)等位基因得分作為工具變量。
2. 針對(duì)基因組多個(gè)區(qū)域的變異體,該研究做了哪些分析?
證實(shí)相關(guān)性假設(shè):為了得到哪些遺傳變異與BMI相關(guān),研究人員下載了GWAS數(shù)據(jù)后,篩選出P<5×10-8的SNP,共77個(gè),其中兩個(gè)SNP(rs12016871和rs2033732)未在HUNT研究中獲得,因此納入了75個(gè)SNP。
證實(shí)獨(dú)立性假設(shè):為了評(píng)估上述75個(gè)SNP與協(xié)變量的關(guān)聯(lián),研究人員進(jìn)一步排除了與潛在協(xié)變量相關(guān)的SNP(方法是bonferroni校正,閾值是p <6.7×10-4,即0.05除以75)。發(fā)現(xiàn)2個(gè)SNP與吸煙有關(guān)(rs13021737和rs16951275),因此被剔除,隨后納入73個(gè)SNP開(kāi)展進(jìn)一步的分析。
計(jì)算加權(quán)等位基因得分:剩下73個(gè)遺傳變異都被編碼為0、1或2,對(duì)應(yīng)于效應(yīng)等位基因(定義為bmi增加等位基因)的拷貝數(shù)。定義個(gè)體i的加權(quán)等位基因得分為:
下一期,我們將繼續(xù)以此參考文獻(xiàn)為例,解讀其“遺傳變異的調(diào)整”。
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參考文獻(xiàn)
2. Khera AV, Chaffin M, Wade KH, Zahid S, Brancale J, Xia R, Distefano M, Senol-Cosar O, Haas ME, Bick A, Aragam KG, Lander ES, Smith GD, Mason-Suares H, Fornage M, Lebo M, Timpson NJ, Kaplan LM, Kathiresan S. Polygenic Prediction of Weight and Obesity Trajectories from Birth to Adulthood. Cell. 2019 Apr 18;177(3):587-596.e9. doi: 10.1016/j.cell.2019.03.028. PMID: 31002795; PMCID: PMC6661115.
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