大海哥最近假期ing，回味巴黎奥运，潘展乐这个小伙子还真是不简单，看多少遍他的比赛都会被惊艳到！实力说明一切，直接打破了美国队近 40 年的垄断局面，成为了新生代中国当之无愧的“飞鱼”！无独有偶，在科研道路上，同样有着许多优秀的文章如潘展乐在赛场上那般大放异彩，从分析手段到论文接收等方面来看，都堪称科研圈的“潘展乐”。
而今天呢，大海哥要为大家介绍一篇文献，西南医科大学附属医院团队的这篇，从众多成果中脱颖而出，一下捕捉到了大海哥的心巴！短短 20 天便成功实现 Accept！逻辑之严密，每一个论证环节都紧密相连，思路之清晰，纯分析，0实验，真可谓是“buff 叠满了”！
有哪些亮点加速了发表时间呢？
① 采用双向两样本孟德尔随机化（MR）方法，全面探究了 2821 种血浆蛋白 - 蛋白比率与 2 型糖尿病及其并发症的潜在因果关系。
② 确定了 23 种血浆蛋白 - 蛋白比率与 2 型糖尿病具有潜在因果联系。
③ 遗传数据来源于多项大规模、公开的全基因组关联研究，且精心设计以减少样本重叠，降低混淆效应风险。
④ 结合多种敏感性分析技术，增强了研究结果的可靠性。
乍一看是不是很简单，其实它还真就那么简单，别想复杂了~PS：游泳速度看潘展乐,论文速度看生信/孟德尔随机化! 掌握思路，换个疾病模型，多种MR分析共同发力，轻松复现！0实验，接收快，这不就是发文“白月光”嘛！想学习和复现思路的朋友直接找大海哥就行，给你安排到位！
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²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
²杂志：Diabetes Obes Metab
²影响因子：IF=5.4
研究背景
介绍糖尿病是内分泌系统的重要疾病，全球发病率不断上升，其发病与遗传、不良饮食习惯、肥胖和久坐生活方式等因素有关。全球范围内的基因组关联研究有助于评估 2 型糖尿病的遗传易感性，同时蛋白质与疾病关系的研究也在不断深入。关于血浆蛋白 - 蛋白比率与 2 型糖尿病及其并发症的关联研究相对较少，本研究旨在通过 MR 方法探究其潜在相关性。
数据来源
研究思路
通过 MR 方法，利用 FinnGen 数据进行发现，META 分析数据进行验证，探究 2821 种血浆蛋白比率水平与 2 型糖尿病发病的因果关系，以及与 2 型糖尿病并发症的相关性，并分析 BMI 在其中的中介作用。为后续统计分析选择足够数量的单核苷酸多态性（SNPs），并通过一系列标准进行筛选。主要采用逆方差加权（IVW）方法评估血浆蛋白比率水平与 2 型糖尿病的关系，并结合四种敏感性分析技术进行验证，同时进行反向 MR 分析、单变量 MR 分析和两步 MR 分析等。
研究结果
1.血浆蛋白-蛋白比率和2型糖尿病之间的关联
在两个数据集中，共 23 种血浆蛋白 - 蛋白比率与 2 型糖尿病风险同时存在关联，且不同比率对应的 2 型糖尿病风险不同。敏感性分析结果与 IVW 结果一致，表明特定血浆蛋白 - 蛋白比率与 2 型糖尿病关联的异质性可能较小。
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
8 种血浆蛋白比率水平与至少一种 2 型糖尿病并发症相关，且大多数蛋白 - 蛋白比率与 2 型糖尿病并发症的关联不存在明显的方向性多效性，敏感性分析结果也与 IVW 结果相符。
在 FinnGen 研究中，未发现 2 型糖尿病与任何血浆蛋白比率水平之间存在反向因果关系，但在验证数据集中，发现 2 型糖尿病患者的精氨酸酶 1（ARG1）/ 转谷氨酰胺酶 2（TGM2）蛋白水平比率和 50 - 核苷酸酶，胞质 IIIA（NT5C3A）/ 分泌素 1（SCRN1）蛋白水平比率降低。
文章讨论
① 研究结果与先前一些研究的发现相符，如 ARG1、TGM2、GGT1、LYN、FAM3C 等蛋白与 2 型糖尿病的关系。
② 该研究还揭示了其他血浆蛋白与 2 型糖尿病易感性的因果联系，如 NSFL1C、碳酸酐酶、PPCDC、CD160 等。
③ 在反向 MR 分析中，仅在 META 分析的样本中发现了反向因果关系，但可能是由于生理反馈机制导致的双向关系。
④ 同时，存在一些局限性：MR 的固有局限性、依赖汇总数据、研究人群主要为欧洲血统以及未进行多重检验校正等。
文章小结
该研究确定了 23 种与 2 型糖尿病高度因果相关的蛋白 - 蛋白比率水平，以及 8 种与 2 型糖尿病并发症相关的蛋白水平，并明确了 BMI 在这些关联中的潜在中介作用，为 2 型糖尿病的诊断和治疗提供了新的见解。总的来说，大海哥认为该研究具有多个优点，包括数据来源可靠、减少样本重叠和人口差异的影响、遗传工具强度高以及敏感性分析全面等。PS：MR文章呈现爆发式增长，想越快的发出，就更要全面的分析方法加持，感兴趣MR方法和复现文章的朋友，直接滴滴大海哥就好啦！
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