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GWAS+UKBiobank數(shù)據(jù)庫采用雙向孟德爾隨機化方法發(fā)表一區(qū)文章(IF=10.59)

 公共數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計 2024-03-26 發(fā)布于浙江
2019年11月6日,英國學(xué)者,在《Psychol Med》(IF=10.59),發(fā)表題為“ Evidence for causal effects of lifetime smoking on risk for depression and schizophrenia: a Mendelian randomisation study ”的研究論文。
吸煙是精神分裂癥和抑郁癥的危險因素。終生吸煙和初次吸煙的結(jié)果都是一致的。

終生吸煙對抑郁癥和精神分裂癥風險因果影響的證據(jù):一項孟德爾隨機研究

摘要與主要結(jié)果

一、摘要

背景與普通人群相比,精神分裂癥和抑郁癥患者的吸煙率更高。孟德爾隨機化(MR)可以利用全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWAS)中發(fā)現(xiàn)的遺傳變異來研究這種關(guān)聯(lián)是否是因果關(guān)系。

方法我們進行了雙樣本MR,探討吸煙對精神分裂癥和抑郁癥的雙向影響。對于吸煙行為,我們使用了(1)來自GSCAN聯(lián)盟的吸煙開始的GWAS,以及(2)我們在英國生物庫的462690人的樣本中進行了我們自己的終身吸煙行為的GWAS(它捕捉了吸煙的持續(xù)時間、重度和戒煙)。我們使用陽性對照結(jié)果(如肺癌)驗證了這個工具。對于精神分裂癥和抑郁癥,我們使用了PGC聯(lián)盟的GWAS。

結(jié)果:有強有力的證據(jù)表明,吸煙是精神分裂癥(OR=2.27, 95%CI:1.67-3.08, p<0.001)和抑郁癥(OR=1.99, 95%CI :1.71-2.32, p<0.001)的危險因素。終生吸煙和初次吸煙的結(jié)果都是一致的。我們發(fā)現(xiàn)一些證據(jù)表明,抑郁癥的遺傳傾向會增加吸煙(β=0.091, 95%CI:0.027-0.155, p=0.005),但對于精神分裂癥的證據(jù)不一(β=0.022, 95%CI:0.005-0.038, p=0.009),并且非常弱的證據(jù)表明對吸煙的開始有影響。

結(jié)論:這些發(fā)現(xiàn)表明,吸煙、精神分裂癥和抑郁癥之間的關(guān)聯(lián)至少一部分是由于吸煙的因果效應(yīng)造成的,為吸煙對精神健康的有害后果提供了進一步的證據(jù)。

二、研究結(jié)果

1.吸煙暴露對精神分裂癥和抑郁癥影響的雙樣本MR分析
雙向MR分析提供了強有力的證據(jù),表明終生吸煙增加精神分裂癥[IVW:OR=2.27, 95%CI:1.67-3.08, p<0.001]和抑郁癥(IVW: OR=1.99, 95%CI:1.71-2.32, p< 0.001)的風險。所有五種MR方法的影響方向一致。開始吸煙作為精神分裂癥(IVW: OR=1.53, 95%CI:1.35-1.74, p < 0.001)和抑郁癥(IVW: OR=1.54, 95%CI:1.44-1.64, p < 0.001)的工具也是如此。
注:由于終生吸煙和吸煙開始的回歸稀釋I 2GX較低,MR Egger SIMEX估計值應(yīng)謹慎解釋,結(jié)果最不可靠。  SIMEX校正的估計值是未加權(quán)的。

2.精神分裂癥和抑郁癥對吸煙影響的雙樣本MR分析
還有證據(jù)表明,精神分裂癥較高的遺傳傾向?qū)K生吸煙有一致但較小的影響(IVW:β=0.022,95%CI:0.005-0.038,p=0.009),抑郁癥的遺傳傾向?qū)K生吸煙也有影響(IVW:β=0.091,95%CI:0.027-0.155,p=0.005)。抑郁癥對吸煙開始的影響仍然存在(IVW: β=0.083, 95%CI:0.039-0.127, p< 0.001),但精神分裂癥對吸煙開始的影響在不同的方法中變得更弱且不一致(IVW: β = 0.010, 95% CI 0.000-0.021, p = 0.04)。
注:由于回歸稀釋I 2GX較低,除了對精神分裂癥對吸煙開始的影響進行了加權(quán)的MR Egger SIMEX之外,無法進行MR Egger估計。  吸煙開始得分是由GSCAN通過假設(shè)二元特質(zhì)的流行率從薈萃分析的z-core統(tǒng)計中計算出來的βs。

3.敏感性分析
在最新的重度抑郁癥GWAS中,共納入了來自英國生物庫的14260個病例和15480個對照,這可能導(dǎo)致樣本重疊產(chǎn)生偏差,因此,我們使用早期的重度抑郁癥GWAS的匯總數(shù)據(jù)重復(fù)了這項分析,該數(shù)據(jù)顯示了一致的效應(yīng)方向,但統(tǒng)計證據(jù)較弱,可能是由于樣本量減少(N=18 759)。

其次,我們用最近的薈萃分析的GWAS重復(fù)了這一分析,其中包括更廣泛的抑郁癥定義,包括自我聲明。這些匯總數(shù)據(jù)在去除UK Biobank和23andMe后,剩下的樣本量為500 199(170 756例和329 443例對照)。  


它們與主分析相對一致,顯示抑郁癥對吸煙的影響稍大,吸煙對抑郁癥的影響稍小。  在不控制基因分型芯片的情況下,使用終生吸煙的GWAS重復(fù)進行雙向MR分析,觀察到相同的結(jié)果模式。


設(shè)計與統(tǒng)計學(xué)方法

1.MR分析使用MR Base R軟件包運行,并在五種不同的方法中進行比較:逆方差加權(quán),MR Egger,加權(quán)中位數(shù),加權(quán)模式和MR RAPS。其中逆方差加權(quán)(IVW)方法是主要分析,其他每種方法都提供敏感性分析。


2.雙樣本MR分析是雙向進行的,首先將吸煙作為暴露,然后作為結(jié)果。為了測試MR Egger方法的適用性,計算了I^2GX統(tǒng)計量,以量化SNP-暴露效應(yīng)的測量誤差導(dǎo)致的回歸稀釋偏差程度。


3.我們還計算了平均F統(tǒng)計量作為工具強度的指標。進行Steiger過濾以確認效應(yīng)的方向。如果儀器中的SNP在結(jié)果中不可用,則嘗試尋找替代物,最小LD r^2 = 0.8,回文SNP與Minor等位基因頻率<0.3對齊。


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