别再只发孟德尔随机化了!联合UK Biobank才是王道!北大深圳医院黄晓彦团队,这篇13+纯生信,可重复性极高!






别再只发孟德尔随机化了!联合UK Biobank才是王道!北大深圳医院黄晓彦团队,这篇13+纯生信,可重复性极高!

小果  生信果  2024-05-21 19:00:38

作为临床医生的你们,平时有没有这样的抱怨“门诊、手术已经很忙了,还要为发文章而愁”,每每听到小伙伴这样说,馆长也只能心疼两秒钟,可是怎么办呢?工作不能丢,文章还是要发~但是馆长可以帮小伙伴们解决没时间发文章的尴尬局面,孟德尔随机化就是一个非常好的选择!
今天带来一篇高分文章,来自北大深圳医院黄晓彦团队,该团队利用英国生物库的庞大数据库,通过单样本MR和观察性分析的联合应用,成功揭示了低eGFR与全因死亡率、心血管死亡率、癌症死亡率、感染死亡率和其他原因死亡率之间的线性因果关系。通过单样本MR,能够更准确地评估遗传变异与健康结果之间的关系,从而避免了环境混淆因素的干扰。此外,联合观察性分析进一步增强了研究的全面性和可靠性。Ps:大数据时代,科研人拿公开数据,发自己的文章!数据挖掘就应当提上日程,想感受手握大把数据的朋友,速速扫码联系馆长吧!

题目:肾功能指标与死亡率:孟德尔随机化研究

杂志:Am J Kidney Dis

影响因子:IF=13.2

发表时间:2023年12月
研究背景

肾脏是维持人体内环境稳定的重要器官,负责清除代谢废物、多余水分和电解质。肾小球滤过率(GFR)是评估肾功能的一个重要指标,反映了肾脏清除血液中某些物质的能力。全球人口老龄化加剧了低eGFR的发病率,以及由此带来的社会经济压力。研究显示,随着eGFR的下降,全因死亡率和心血管疾病死亡率有上升趋势,这种相关性即便在控制了混杂因素后依然显著。本研究旨在评估低eGFR与全因死亡率和因特异性死亡率的因果关系。

数据库

数据库

数据类型

详细信息

UKB

个人全部信息

436,214名白人参与者(54.3%女性,平均年龄56.8 ± 8.0岁)的个体数据。


研究结果
1、基线特征

这项研究共包括436214名参与者。表1显示了不同EGFR囊肿类别的研究人群在插补前后的基线特征。    

2、随访结果

该研究的中位随访期为12.1年(四分位间距11.4-12.8年)。共有30,489名(7.0%)参与者去世,其中6,098名(1.4%)、15,538名(3.6%)、1,516名(0.3%)和7,227名(1.7%)分别因心血管、癌症、感染和其他原因导致的致命事件。相应的死亡率分别为每100,000人年589人、118人、300人、30人和140人。

3、传统观察分析

Cox比例风险模型的结果显示,较低的eGFRcyst与所有原因死亡、心血管死亡、癌症死亡、感染死亡和其他原因死亡的风险增加相关。

4、遗传工具和假设

按照图1所示,分别使用了35、25、31、18和23个SNPs来构建遗传工具,以评估eGFRcyst与所有原因死亡、心血管死亡、癌症死亡、感染死亡和其他死亡之间的因果关系。

在探索性分析中,分别使用了27、16、18、15和20个SNPs来构建遗传工具,以研究logUACR与所有原因死亡、心血管死亡、癌症死亡、感染死亡和其他死亡之间的因果关系。    
图1、等位基因评分作为五种结果的遗传工具的发展过程

5、线性MR分析

为了估计eGFRcyst与感兴趣结果之间的因果关系,进行了线性MR分析。对于每10 ml/min/1.73 m2的基因预测eGFRcyst降低,心血管死亡风险增加43%(危险比[HR]:1.43;95%置信区间[CI]:1.18-1.75);然而,所有原因死亡(HR:1.07,95% CI:0.98-1.17)、癌症死亡(HR:1.00,95% CI:0.88-1.14)、感染死亡(HR:0.86,95% CI:0.55-1.33)或其他死亡(HR:0.95,95% CI:0.78-1.16)的风险没有显著增加(图2 A)。
在敏感性分析中,一致地得到了类似的结果(图2 B和表2)。在探索性分析中,也没有发现logUACR与所有原因死亡或任何类型特定原因死亡之间存在显著因果关系(表3)。    
图2:eGFR囊肿与五种结果的因果关系
表2、线性孟德尔随机化的灵敏度分析
    
表3、蛋白尿与五种结果的因果关系

6、非线性MR分析

与观察性研究中的非线性不同,非线性MR分析表明,心血管死亡的风险随着eGFRcyst的下降而线性增加(非线性的P值>0.01)。对于所有原因死亡和非心血管死亡,非线性MR分析显示出非线性趋势,但它们的置信区间较宽。因此,没有足够证据建立eGFRcyst与这些结果之间显著的非线性因果关系(所有非线性的P值均>0.01)。
文章小结
综合来看,这篇论文采用单样本孟德尔随机化分析联合观察性分析方法,深入探索和理解疾病之间的复杂关系,不仅凸显了其独特的优势,更提供了一系列创新的分析工具和组合策略。强烈推荐大家深入研读此文,相信会对你的研究工作产生积极的推动作用。Ps:想复现这种思路欢迎直接扫码联系馆长~

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