堪比“潘展乐”的速度，20天光速接收,毕业/职称利器!孟德尔随机化这篇5分+文章,简直是生信小白的神来之笔~

文摘 2024-10-26 10:30 山东

在今年夏天的巴黎赛事中,潘展乐打破美国队近40年的垄断,最后一棒游出45秒92,成为新生代中国“飞鱼”! 同样的,在科研的道路上,也有很多文章打破记录,在分析手段与论文接收方面都堪称“潘展乐”。今天甄博为大家带来的文献,可以说是科研工作者心中的“白月光”,仅用20天就实现Accept!本文逻辑严密、思路清晰,纯分析,0实验, buff叠满了!~

孟德尔随机化是一种基于全基因组测序数据,利用单核苷酸多态性作为工具变量,用于揭示因果关系的流行病学方法。简言之,是利用自然界中随机分配的基因对标型的影响,来推断表型对疾病的影响。赶快跟着甄博一起学习学习吧~

1.思路清晰易复现:本分分析全面且具体,思路清晰易复现,主要是接收快,为毕业/职称的首选;

2.作者应用了双样本MR及双向MR分析,并通过namely weighted median, simple mode, weighted mode 及the MR-Egger test验证了IVW的结果,避免了反向因果及混杂因素的影响。

(ps：赶路赶早不赶晚,时间能挤不能放!游泳速度看潘展乐,论文速度看生信/孟德尔随机化! 就算不做糖尿病,掌握思路,多种MR分析共同发力,换个疾病也能轻松复现,主要还不用做实验,纯分析,接收快,就更香了!想要学习这种思路的后台滴滴甄博哦~)

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题目：血浆蛋白与蛋白比率与2型糖尿病及其并发症之间的因果关系：蛋白质组学孟德尔随机化研究

杂志：Diabetes Obes Metab

影响因子：IF=5.4

发表时间：2024年7月

研究背景

糖尿病是一种代谢性疾病,以胰岛素抵抗或胰岛素分泌受损为特征,因其发病率的不断增加使其成为全球公共健康问题。随着高通量血清蛋白检测和定量方法的不断进步，探讨蛋白质与疾病之间的联系成为必然，为揭示疾病的分子病理提供理论基础。

数据来源

数据库	数据类型
UK Biobank	Olink proteomics data
FinnGen study	type 2 diabetes; plasma protein-to-protein

研究思路

首先，评估了2821种血浆蛋白比率水平与2型糖尿病之间的关联，并计算了总体效应量。此外，进行反向MR分析以阐明潜在的反向因果关系。同样，单变量MR用于审查与2型糖尿病相关的蛋白比率水平与2型糖尿病并发症谱之间的因果联系。之后，采用两步MR方法以阐明BMI对血浆蛋白比率水平与2型糖尿病关系的潜在影响（图1）。

图1 数据来源及流程图

主要结果

1.血浆蛋白-蛋白比率和2型糖尿病之间的关联

FinnGen和META分析中血浆蛋白与蛋白比率在两个群体中均与2型糖尿病风险同时相关。同时,基因预测的血浆蛋白与蛋白的比率增加伴随着2型糖尿病的风险也显著增加（图2B）。并且,在在验证研究中，血浆蛋白与蛋白比率均与2型糖尿病的风险呈现一致的方向关联（图2C）。以上结果表明,血浆蛋白与蛋白比率与2型糖尿病之间的存在风险关联。

图2 孟德尔随机化

2.2型糖尿病相关蛋白-蛋白比率与糖尿病并发症之间的关联

此外，血浆蛋白比率水平与2型糖尿病之间的关联方向与血浆蛋白比率水平与2型糖尿病相关并发症之间的关联方向紧密吻合（图3A-B）。同时,双向MR分析阐明了BMI在蛋白与蛋白比率对2型糖尿病风险影响中的中介作用。以上结果表明,23种2型糖尿病相关血浆蛋白与蛋白比率与6种主要2型糖尿病并发症之间关系的分析和结果。

图3 反向孟德尔随机化

文章小结

在本篇文章中,作者通过双向MR分析,使用来自不同队列的GWAS数据,避免了反向因果的影响,使结果更加的真实可靠!而且,本文最大的特点是纯分析、0实验,最最重要的是20天就接收,简直是实验室的潘展乐!MR文章呈现爆发式增长,留给大家的时间越来越少了,小伙伴们抓紧机遇,赶快后台滴滴甄博学起来！

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