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MR | 第8期. 孟德?tīng)栯S機(jī)化最重要的決策
孟德?tīng)栯S機(jī)化(MR)整體上可分為9個(gè)部分(MR | 第3期.一文掌握孟德?tīng)栯S機(jī)化的整體流程),我們前期基于一篇發(fā)表于BMJ的文章,依次解析了MR的第一部分“研究目的與假設(shè)”(點(diǎn)擊進(jìn)入)、第二部分“數(shù)據(jù)來(lái)源”(點(diǎn)擊進(jìn)入),今天我們繼續(xù)介紹MR研究的第三部分,也是MR研究中最重要的決策:遺傳變異的選擇,即將哪些遺傳變異納入分析?
本期內(nèi)容主要分為兩個(gè)部分,先解析遺傳變異選擇相關(guān)的理論知識(shí),后基于一個(gè)例子來(lái)分析。
 

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P5×10-8SNP,共77個(gè),其中兩個(gè)SNP(rs12016871rs2033732)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)(rs13021737rs16951275),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012,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”。

大家對(duì)于推送內(nèi)容有任何問(wèn)題或建議可以在公眾號(hào)菜單欄“更多--讀者的話”欄目中提出,我們會(huì)盡快回復(fù)!


參考文獻(xiàn)

1. Sun YQ, Burgess S, Staley JR, Wood AM, Bell S, Kaptoge SK, Guo Q, Bolton TR, Mason AM, Butterworth AS, Di Angelantonio E, Vie G?, Bj?rngaard JH, Kinge JM, Chen Y, Mai XM. Body mass index and all cause mortality in HUNT and UK Biobank studies: linear and non-linear mendelian randomisation analyses. BMJ. 2019 Mar 26;364:l1042. doi: 10.1136/bmj.l1042. PMID: 30957776; PMCID: PMC6434515.


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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