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题目：DMRdb：一个以疾病为中心的孟德尔随机化数据库，用于系统评估疾病与基因、蛋白质、CpG位点、代谢物和其他疾病的因果关系
影响因子：16.6
一句话总结这篇文章：这篇文章介绍了DMRdb，一个以疾病为中心的孟德尔随机化数据库，旨在系统评估疾病与基因、蛋白质、CpG位点、代谢物及其他疾病之间的因果关系，为生物医学研究者提供了一个宝贵的资源，以推进对疾病机制的理解并识别新的生物标志物和治疗靶点。
后台回复“888”获取原文献，编号：241021
研究背景
探索疾病与基因、蛋白质、CpG位点、代谢物及其他疾病之间的因果关系对生命科学至关重要。尽管孟德尔随机化（MR）分析是一种在流行病学研究中用于推断因果关系的强大工具，但目前缺乏大规模研究使用MR分析的结果。为了解决这一问题，作者开发了DMRdb，这是一个系统评估疾病与多种因素之间因果关系的孟德尔随机化数据库。
研究方法
l数据收集与整理：从公共数据库如UK Biobank、MRC IEU、GWAS Catalog和FinnGen等收集高质量的疾病全基因组关联研究（GWAS）数据，并进行严格的质量控制和标准化处理。
l孟德尔随机化（MR）分析：利用遗传变异（如单核苷酸多态性SNPs）作为工具变量，通过GWAS汇总数据推断暴露因素（如基因、蛋白质、CpG位点和代谢物）与疾病结果之间的因果关系。
l数据加工流程：对GWAS数据进行处理，包括筛选独立SNPs、应用MR分析方法（如Wald比率、简单模式、简单中位数、MR-Egger、逆方差加权等），并进行敏感性分析（如留一法分析、异质性检验和水平多效性检验）。
l数据库构建：使用Django框架构建用户友好的在线数据库DMRdb，后端使用PostgreSQL服务器进行数据存储和管理，前端界面采用Vue3开发，利用Element-plus和ECharts等工具进行结果的可视化展示。
l在线查询和下载：开发了在线数据库，允许用户查询、搜索和下载所有结果，包括疾病-疾病、基因-疾病、蛋白质-疾病、代谢物-疾病和CpG位点-疾病之间的因果关系对。
l文献收集：从文献中收集与MR分析相关的结论，涵盖了1223个文献来源，涉及380000个因果关系对。
数据库内容和使用
1.数据库内容
MR分析系统地确定了五类疾病的潜在因果关系：疾病-疾病、基因-疾病、蛋白质-疾病、代谢物-疾病、CpG位点-疾病。该分析包括6640个疾病GWAS数据集，16238个eQTLs数据，2564个pQTLs数据，825个代谢物数据和12000个meQTLs数据；结果包括超过4.97亿对评估因果关系对；此外，对1223篇疾病MR分析文献的结论进行了整理。
2.Web界面
在首页，用户可以通过在搜索栏输入关键字（如疾病名称、基因名称或蛋白质名称），通过IVW方法得到搜索结果；通过高级搜索功能，进一步细化MR结果；在Browse页面可以查看MR分析结果列表；点击Study ID时，会显示MR结果的详细信息；在疾病GWAS页面，可以浏览疾病特征GWAS数据集的基本信息并下载GWAS数据。
3.DMRdb的应用示例
在搜索页面上输入暴露ID和结果ID，选择所有可用的MR方法。结果表明，遗传预测的T2D状态增加了发生CHD的风险。其他MR方法证实了这一结论。敏感性分析、异质性检验和水平多效性检验表明不存在显著偏倚。此外，反向MR分析未观察到统计学显著相关性。
文章小结
DMRdb以疾病为中心，系统地整合和分析了与疾病相关的基因、蛋白质、CpG位点和代谢物的数据，为研究疾病机制和寻找治疗靶点提供了一个集中的资源；此外，提供了一个直观、易用的在线界面，允许用户方便地查询、搜索和下载数据，极大地提高了数据库的可用性和用户的访问效率。但是开源免费的数据库，一般只能做一些比较简单的分析给文章添彩，想要创新性高，肯定还得做个性化分析，所以想做复杂个性化分析冲高分的就速来找行家里手阿星吧！
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