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最新:孟德爾隨機化文章匯總(十篇)

2023-03-23 15:58 作者:鄭老師妙趣橫生統(tǒng)計學(xué)  | 我要投稿

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文章題目:休閑久坐行為、體力活動和肌肉骨骼健康之間的潛在因果關(guān)系:一項孟德爾隨機化研究

研究目的:越來越多的證據(jù)表明休閑久坐行為(LSB)和體力活動(PA)與各種肌肉骨骼疾病相關(guān)。然而,LSB/PA與肌肉骨骼健康之間的因果關(guān)系尚不清楚。本研究采用兩樣本孟德爾隨機化方法,評估LSB/PA與下腰痛(LBP)、椎間盤疾病(IVDD)、類風濕關(guān)節(jié)炎(RA)和骨密度(BMD)之間的因果關(guān)系。

方法:暴露數(shù)據(jù)來自大規(guī)模的全基因組關(guān)聯(lián)研究(genome-wide association studies, GWAS),包括體力活動數(shù)據(jù)集(自報體力活動,n = 377,234;加速度計評估的PA, n = 91,084)和LSB數(shù)據(jù)集(n = 422218)。結(jié)局數(shù)據(jù)來源于FinnGen LBP數(shù)據(jù)集(n = 248、528)、FinnGen IVDD數(shù)據(jù)集(n = 256、896)、BMD GWAS數(shù)據(jù)集(n = 56、284)和RA GWAS數(shù)據(jù)集(n = 58、284)。因果關(guān)系采用逆方差加權(quán)法(IVW)、MR-Egger法和加權(quán)中位數(shù)法進行估計。采用Cochran’s Q檢驗、MR-Egger截距檢驗和留一分析進行敏感性分析,以評估研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

結(jié)果:遺傳預(yù)測的觀看休閑電視增加了下背痛的風險(OR = 1.68, 95% CI 1.41 ~ 2.01;P = 8.23×10-9)和IVDD (OR = 1.62, 95% CI 1.37 ~ 1.91;P = 2.13 × 10-8)。此外,本研究還揭示了使用計算機與IVDD風險降低之間的潛在因果關(guān)系(OR = 0.60, 95% CI 0.42 ~ 0.86;P = 0.005)和RA (OR = 0.28, 95% CI 0.13 ~ 0.60;P = 0.001)。

結(jié)論:?休閑看電視是腰椎間盤退行性病變的危險因素,而休閑使用電腦可能是腰椎間盤退行性病變和RA的保護因素。這些發(fā)現(xiàn)強調(diào)了在肌肉骨骼疾病研究中區(qū)分不同久坐行為的重要性。

2.中國學(xué)者文章介紹(二)


文章題目體力活動對總體卵巢癌風險的因果效應(yīng)

研究目的:體力活動與卵巢癌關(guān)系的研究結(jié)果不一致。然而,鑒于混雜因素和反向因果關(guān)系的局限性,這一關(guān)聯(lián)的效度仍不清楚。因此,我們進行了兩樣本孟德爾隨機化分析,可以有效避免上述干擾,以評估體力活動是否對卵巢癌有保護作用。

方法:感興趣的暴露是體力活動(包括自我報告的中高強度體力活動和加速度計測量的體力活動)。我們從英國生物樣本庫(UK Biobank)招募了體力活動特征的匯總統(tǒng)計量(n = 91,084-377,234),而卵巢癌的匯總遺傳數(shù)據(jù)來自一項涉及25,509例病例和40,941名健康人的全基因組關(guān)聯(lián)研究。逆方差加權(quán)法是主要的孟德爾隨機化方法。我們還使用孟德爾隨機化- egger回歸、加權(quán)中位數(shù)、孟德爾隨機化多效殘差和和離群值進行了敏感性分析。

結(jié)果:孟德爾隨機化分析表明,中等至劇烈體力活動無影響(OR 1.11; 95%CI 0.66 ~ 1.85;?P= 0.702)、加速度計測量的“平均加速度”(0.99 [0.91 ~ 1.08];P?= 0.848)和“總體活動”體力活動(0.97 [0.48 ~ 1.95];P?= 0.927)對總體卵巢癌風險的影響。而“整體加速度”體力活動(0.18 [0.05 ~ 0.64];P?= 0.008)提示與較低的子宮內(nèi)膜樣卵巢癌風險相關(guān)。

結(jié)論:孟德爾隨機化分析提示體力活動可能無助于降低總體卵巢癌的發(fā)病風險。


3.國學(xué)者文章介紹(三)


文章題目腦結(jié)構(gòu)與偏頭痛之間的關(guān)聯(lián):一項雙向孟德爾隨機化研究


詳情請點擊下方:

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTYyMDY3OQ==&mid=2650404591&idx=4&sn=8348adacf6dffae0e91237d50d8137ce&chksm=83518b47b42602510fcb48a9efc15eb6e20b5d49825338b74d5cd18fba4267aad6f56a19bacf&token=310940294&lang=zh_CN#rd


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