IF15分王炸组合，孟德尔随机化+肠道菌群！四川大学华西医院王强等中外研究团队，meta+GWAS结合，MR分析新方向
生信热点方向和方法越来越多了，我们只有只有紧跟生信热点，然后将这些热点与自己的研究方向做好结合，才能更好的抓住发高分文章的红利期，所以关注小途不迷路，将机会握在自己手中！
这次小途发现了一篇同时将俩个热点结合在一起的神级文章，思路非常好复现！别急~等小途慢慢道来…..
这两大热点就是肠道菌群和孟德尔随机化。肠道菌群是一直是近几年的国自然热点，越来越受到研究者的关注。孟德尔随机化近几年也大力发展，越来越多的东西可以被拿来做孟德尔随机化，你也不例外哦，如果你想发文章而又不想做实验，你可以用孟德尔随机化将肠道菌群和自己的研究领域联系起来也可以发一篇高分文章。
下面小途介绍一下孟德尔随机化，以便大家更好的理解下面的文章。孟德尔随机化就是评估观察到的因果关系能否符合数据关联性研究，利用孟德尔遗传学原理，将遗传变异作为工具变量推断因果关系。用这篇文章为例
作者观察到肠道菌与精神疾病是有相关性的，但是直接研究需要大量的人力物力，所以需要寻找一个替代工具。人在出生的时候会有大量的遗传变异，这些遗传变异不会受其他因素影响，作者从人类基因组与肠道菌群数据库mbGWAS中找到与肠道菌群特征强相关的遗传变异（SNP），但是这些SNP与影响精神病的其他混杂因素无关，与精神病无关，只能通过肠道菌群影响精神病，这时的SNP就可以作为工具变量替代肠道菌群，去研究肠道菌群和精神病之间的关系。
说到这，大家是不是对孟德尔随机化更加明白了呢，想要用孟德尔随机化不用做实验就发表Q1区15分+的文章么，让我们一起来看一下这篇文章吧！
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题目：宿主基因组和肠道微生物组之间的相互作用增加了精神疾病的风险:孟德尔随机化和生物注释
杂志：BRAIN BEHAVIOR AND IMMUNITY
影响因子：IF=15.1/Q1
发表时间：2023年8月8日
研究背景
大量开创性的研究表明肠道菌群对大脑神经和功能有重要影响。且患有精神疾病的个人的肠道菌群与正常人的菌群是不同的。人类基因组和肠道菌群的全基因组关联分析（mbGWAS）表明两者有较强的相互作用。然而，这些组学研究的一个主要的挑战就是需要大量的样本，短时间很难实现，因此，一个替代的方法就是用计算机模拟的方法将这些研究结合起来提升统计能力。
另外，有证据表明精神疾病患者的肠道菌群出现紊乱，但原因未知，可能是很多环境因素，因此这些混杂的因素让作者很难去分析肠道菌群紊乱和精神疾病之间的关系。因此作者利用了meta分析和双样本孟德尔随机化的方法，分析了菌群和精神疾病之间的关系，并且对这些关系提供了生物注释，解决了之前存在的限制。
数据来源
研究思路
首先处理数据，利用跨队列meta分析（METAL）和多特征meta分析（MTAG）提升对人类菌群基因组关联性研究数据库（mbGWAS）中的遗传变异和基因的统计分析能力（图1，步骤1）。然后利用mbGWAS中两大队列集（分别是7738和5959个参与者）和精神疾病基因组联盟（PGC）中的12大精神疾病研究数据库，作者进行了双向双样本孟德尔随机化分析（MR），从而研究菌群特征和精神疾病之间的联系。MR程序包括三个步骤：(i)使用遗传变异识别工具变量（IVs）；（ii）因果估计的评估；（iii）敏感性分析（图1，步骤2）。最后利用下游基因和基于基因集的分析，来探索肠道微生物群和精神疾病之间共同的生物学联系，并且将这些联系做了生物学注释（图1，步骤3）。
图1 本研究流程图
主要结果
1.Meta 分析
在mbGWAS中进行的METAL和MTAG法提高了基因优先级排序和孟德尔随机化分析的能力。对于METAL分析，SNPs具有异质性的被排除，对于MTAG，平均χ2小于1.02的被排除。使用METAL这个方法之后，结果发现的主要SNPs数量增加，比对上的基因数量增加,。作者也比较了GWAS和MTAG后的结果，并且MTAG分析使得获得的样本量增加，例如，长双歧杆菌Bifidobacterium longum的主要SNP的数量从15个涨到33个，反刍双歧杆菌Bifidobacterium ruminantium的主要SNP从29个涨到34个，最终统计能力的升高使用平均卡方统计分析的，结果发现相当于把原始样本的7%扩大到63%。
2.双向孟德尔随机化分析
作者用了双向双样本孟德尔随机化和METAL及MTAG分析，确认了3个菌群特征和2个精神性疾病包括多动症（ADHD）和创伤性后遗症（PTSD）之间的潜在联系。作者发现拟杆菌属（Bacteroides faecis）对ADHD的影响有正向效应(OR, 1.09; 95% CI, 1.02–1.16; P = 0.008)。Bacteroides faecis的丰度每增加1s.d.，ADHD的发病风险增加9%。艾氏拟杆菌（Bacteroides eggerthii）丰度和PTSD的发病风险也呈正相关(OR, 1.11; 95% CI, 1.03–1.20; P = 0.007)。多形拟杆菌（Bacteroides thetaiotaomicron）也被发现和PTSD发病率呈正相关(OR, 1.11; 95% CI, 1.01–1.23; P = 0.03)。Bacteroides eggerthii 和 Bacteroides thetaiotaomicron.每增加1s.d.，PTSD发病风险增加11%（图2 A）。作者也发现这三种菌群特征的SNPs对这两种精神疾病的影响是呈正相关的（图2 B）。
图2 孟德尔随机化分析
3.孟德尔随机化敏感度分析
敏感度分析就是用来鉴定结果是否靠谱的方法。常用的方法就是“leave-one-out”法。“leave-one-out”法指的是逐步剔除每个SNP，计算剩余SNP的meta效应，观察剔除每个SNP后结果是否发生变化，如果剔除了某一个SNP后，结果改变很大，说明存在某一个SNP对结果影响很大，这是作者不愿意看到的情况。理想的情况应该是逐步剔除某个SNP后结果变化不大。如下图所示，剔除每个SNP后，总体的误差线变化不大说明结果是靠谱的（图3）。
图3 孟德尔随机化的敏感度分析（leave-one-out图）
4.共通基因的生物注释
使用字符串数据库（STRING database）进行PPI网络分析显示，精神疾病和菌群特征之间共同的168个基因形成了一个紧密相连的网络（图4 A）。为了确定与肠道微生物群、精神疾病及其潜在关系相关的分子机制，作者对这些基因进行了基因富集分析，发现主要富集在关于一种突触组织活动的通路上（图4 B）。
图4 精神疾病和菌群特征之间共同的168个基因的生物注释
5.工具变量（IVs）的生物注释
在双向孟德尔随机化分析的情况下，3个菌群特征和精神疾病相关的工具变量（总共59个SNP）被比对到75个基因上，根据GWAS目录，这些基因主要与海马体亚区域体积和总体积相关（图5）。
图5 菌群特征和精神疾病相关的工具变量（IVs）的生物注释
文章小结
此文章在遗传学统计策略上用了METAL和MTAG，有助于增强对mbGWAS遗传变异基因的统计分析力量，并且联合孟德尔随机化研究为肠道菌群和精神疾病之间的生物学多效性和因果关系提供了新的见解，为精神疾病之后的治疗提供了新的治疗方向和角度，具有极高的创新型和临床意义。
孟德尔随机化思路简单，简单分析就能发高分，但小途告诉大家孟德尔随机化最重要的就是选题，我们要选择的是那些没有过研究的方向，是那些具有重要临床研究意义的文章，举个例子，菌群和精神病已经研究过，我们可以研究菌群紊乱和阿尔兹海默症/痴呆/多动症/抑郁症/精神分裂等疾病之间的关系。只要具有较高的临床意义，你的孟德尔随机化就能发到高分杂志上（ps：还等什么，抓紧行动起来叭！）。
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