在复杂疾病的研究中，DNA甲基化是一个关键的创新点，因为它是连接遗传学、环境因素和基因表达的关键桥梁。这种甲基化过程在不同物种中相对稳定，是表观遗传学中研究最广泛的标记之一。
具体来说，甲基化通常发生在CpG二核苷酸上，这可能导致基因表达的沉默，尤其是在增强子和启动子区域。相反，基因体内的甲基化往往与基因表达的增加有关。
因此，DNA甲基化的研究对于深入理解肿瘤的发生和癌症的转化机制至关重要，同时揭示了遗传与环境因素如何相互作用影响疾病的发展。
我们的目标是利用因果推理检验（CIT）和孟德尔随机化（MR）技术，试图阐明 DNA 甲基化、基因表达、遗传变异和疾病活动之间的关系。
在DNA甲基化研究的早期，我们主要依赖单一的SMR分析算法。现在，我们通过以下三步SMR分析方法来探索这一领域：
1.SNPs作为工具变量（eQTLs），氧化应激相关基因表达作为暴露，疾病作为结局。
2.SNPs作为工具变量（mQTLs），氧化应激相关基因甲基化水平作为暴露，疾病作为结局。
3.SNPs作为工具变量，甲基化水平mQTLs作为暴露因素，基因表达水平eQTLs作为结局因素。
我们的代码调整包括：对甲基化ID对应的SNP提取、去除连锁不平衡、以及不同算法的MR分析。以下是结果图展示：
SNP的森林图
MR分析结果
通过将甲基化数据融入传统MR分析，不仅增强了对因果效应的评估，还引入了新水平的多效性检验，进一步丰富了SMR和MR两种分析方法的结合应用.
研究为遗传学、环境和基因表达的交叉领域带来了新的分子途径。这对于研究者来说是一个全新的方向，它将促进我们对疾病发生和转化机制的更深入理解。大家看完有没有茅塞顿开，瞬间打开思路呢！没有思路、不知道怎么创新的小伙伴，来找小云，超多个性化的分析思路供你选择哦！
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library(data.table)library(foreach)setwd("C:\\Users\\step1")all_dfd=fread("GoDMCmQTL.txt")head(all_dfd)all_dfd$cpgcg="cg02534163"mycg=all_dfd[all_dfd$cpg==cg,]fwrite(mycg,file = paste0(cg,".txt"),sep = "\t",quote = F)#循环提取setwd("C:\\Users\\step1")all_dfd=fread("GoDMCmQTL.txt")head(all_dfd)all_dfd$cpgcglist=read.table("cglist.txt",header = F,sep = "\t")cglist1=as.vector(cglist[,1])foreach(i=cglist1, .errorhandling = "pass") %do%{mycg=all_dfd[all_dfd$cpg==i,]fwrite(mycg,file = paste0(i,".txt"),sep = "\t",quote = F)}
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