目的利用双向孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)方法探索失眠与便秘的因果关系。方法本研究采用双向MR分析。检索时限为建库至2024年7月。从IEU Open GWAS project提供的大型全基因组关联研究(genome-wide association study,GW...
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目的利用双向孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)方法探索失眠与便秘的因果关系。方法本研究采用双向MR分析。检索时限为建库至2024年7月。从IEU Open GWAS project提供的大型全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)数据库中提取失眠(4462341例)和便秘(411623例)的数据。通过关联性分析、去除连锁不平衡以及去除弱工具变量筛选出分别与失眠及便秘高度相关的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)作为工具变量(instrumental variables,IVs)。以逆方差加权(inverse-variance weighted,IVW)方法为主要分析方法,以MR-Egger回归法、加权中位数法、简单模式为补充分析方法评估两者的因果效应。对IVs进行异质性和多效性检验,使用IVW方法和MR-Egger回归法的Cochran Q检验进行异质性分析;采用MR-Egger回归截距和MR-PRESSO分析方法进行多效性检验。使用留一法敏感性分析评估结果的稳健性。结果在符合MR假设的IVs支持下,IVW分析结果表明失眠可增加便秘的患病风险(OR=1.684,95%CI 1.107~2.560,P=0.015),而便秘对失眠的影响无统计学意义(P>0.05)。该结果提示失眠可能是便秘患病的危险因素。结论失眠可增加便秘的患病风险,而在反向MR中未发现便秘与失眠存在因果关系。
目的分别探究焦虑、抑郁、神经质等3种负面情绪与复发性流产之间的因果关系。方法利用全基因组关联研究数据提取与焦虑、抑郁、神经质密切相关的遗传位点作为工具变量,分别利用逆方差加权法、加权中位数法、加权众数法及MR-Egger回归法进行孟德尔随机化分析,评价焦虑、抑郁、神经质与复发性流产之间的因果效应,并进行异质性、基因多效性与敏感性分析。结果从全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)数据中提取共46个SNPs作为工具变量(焦虑数据5个,抑郁数据9个,神经质数据32个),经逆方差加权法、加权中位数法、加权众数法及MR-Egger回归法计算OR值与95%CI,焦虑数据结果分别为1.07(0.86~1.32)、1.10(0.85~1.43)、1.14(0.81~1.59)、1.18(0.53~2.61),抑郁数据结果分别为1.11(0.93~1.32)、1.05(0.83~1.32)、0.96(0.67~1.38)、0.57(0.25~1.31),神经质数据结果分别为1.01(0.75~1.36)、1.07(0.73~1.56)、1.02(0.49~2.12)、2.40(0.46~12.44),上述因果分析均无统计学意义(P均>0.05);经可靠性分析,异质性评价Cochran’sQ检验差异不具有显著性(P均>0.05),基因多效性评价MR-Egger回归截距均接近于0(P均>0.05),敏感性评价留一法检验后合并因果效应值相近。结论焦虑、抑郁、神经质与复发性流产之间不存在因果关联,可靠性检验提示结果相对稳健。
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