16.6分亮相！重医团队推出：孟德尔随机化数据库DMRdb，专治不会MR的你，“医” 路畅通无阻！保姆级别的教学，还不快码住！

学术 2024-10-19 19:00 上海

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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

杂志：Nucleic Acids Research

发表时间：2024年10月

公众号后台回复“111”领取文献资料，文件编号：241018

研究背景

疾病由多种风险因素导致，理解这些因素有助于了解疾病机制、分类和发病机理。传统的观察性流行病学研究和随机对照试验存在局限性，孟德尔随机化（MR）研究利用遗传变异作为环境暴露的代理来推断因果关系，是一种可靠的方法，但缺乏全面的数据库。

数据来源和处理

研究结果

1.DMRdb的详细工作流程和数据收集、处理

作者从多个在线平台如UK Biobank、MRC IEU、GWAS Catalog和Finn Gen等收集疾病相关的GWAS汇总数据。通过一系列质量控制程序，包括去除冗余数据、格式化头部信息、补充缺失的统计数据等，确保了数据集的质量和一致性。最终，筛选出6640个高质量疾病GWAS数据集，涵盖了4047个独特的性状，为后续的MR分析提供了基础。

2.数据处理流程和Web界面

作者对GWAS数据进行了严格的筛选，包括使用r² > 0.001和clump窗口距离> 10,000 kb的标准来维持与暴露相关的SNPs的独立性，并应用P值<5e-8来确保MR分析的统计效力。通过应用多种MR方法，如Wald比率、简单模式、简单中位数、MR-Egger、逆方差加权等，生成了超过4.97亿个因果关系对的结果，其中超过380万个显示出暗示性的关联（P值<0.05）。

3.数据库构建与内容

DMRdb数据库免费提供，使用Django构建并部署在CentOS环境中的NGINX和uWSGI上。数据库内容包括来自6640个疾病GWAS数据集的汇总数据，涵盖了32个领域的4047个独特性状。基于这些数据集，作者执行了MR分析，系统地识别了疾病、基因、蛋白质、代谢物和CpG位点之间的潜在因果关系。结果以关系图和散点图的形式可视化，并通过森林图、漏斗图等进行了敏感性分析。此外，还从文献中汇编了关于疾病因果关系的结论，涵盖了超过38万个因果关系对。

DMRdb的应用示例

以2型糖尿病（T2D）和冠心病（CHD）为例，展示如何使用DMRdb进行MR分析，结果表明遗传预测的T2D状态增加了CHD的风险，而遗传预测的CHD状态对T2D风险无显著影响。

步骤如下：

数据集选择:

l 暴露：疾病GWAS ID: DGWAS-5576(性状：T2D；样本量：655 666)。

l结局：疾病GWAS ID: DGWAS-5735(特征：冠心病；样本量：19427)。

分析执行:

l在搜索页面上输入曝光ID和结果ID。

l选择所有可用的MR方法。

l点击“提交”按钮查询结果。

MR分析结果表明，基因预测的T2D状态增加了发生冠心病的风险。反向MR分析没有观察到统计学上显著的关联。

进一步的验证强化了T2D对冠心病有负面影响的结论。通过该数据分析的结果与一篇题为“A Mendelian randomization study of the effect of type 2 diabetes on coronary heart disease” （ID: DMR363300926）的文章的结果一致。

文章小结

DMRdb的优势

与现有MR相关数据库相比，DMRdb具有更全面的疾病GWAS数据集和广泛的MR分析结果，便于直观查询和数据下载。DMRdb支持广泛的研究活动，包括元分析；疾病之间的关联研究；遗传机制的阐明；识别危险因素、生物标志物和治疗靶点；并对功能实验进行指导。

未来发展方向

扩展疾病GWAS数据集，包括更多来源和组织类型；开发工具允许用户上传自己的数据进行在线MR分析；实施更先进的分析方法，如SMR、COLOC等，以深入了解遗传对疾病的影响。PS：想通过MR来完成发文KPI的朋友，可以来找果叔帮你评估课题，能够更加个性化的为你设计，除了高效咱们还要关注创新性不是~赶快来滴滴果叔get同款吧！

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