目的评估炎症因子与骨质疏松症(osteoporosis,OP)之间的因果关系。方法从GWAScatalog数据库中获取41个炎症因子和骨密度(bone mineral density,BMD)的GWAS数据,芬兰数据库中获取OP的GWAS数据。采用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归法(M...目的评估炎症因子与骨质疏松症(osteoporosis,OP)之间的因果关系。方法从GWAScatalog数据库中获取41个炎症因子和骨密度(bone mineral density,BMD)的GWAS数据,芬兰数据库中获取OP的GWAS数据。采用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归法(MER)、加权中位数法(WME)、简单中位数法和加权中值方法进行两样本孟德尔随机化分析,并以IVW法为主要分析方法。再进行敏感性分析以检验结果的可靠性,留一法评估单核苷酸多态性对结果的影响。最后进行药物预测和分子对接进一步验证炎症因子的药理价值。结果研究表明炎症因子与OP和BMD之间存在因果关系。其中肿瘤坏死因子相关的凋亡诱导配体(TRAIL)和单核细胞趋化蛋白1(MCP-1/MCAF)与OP发生风险呈正相关;肿瘤坏死因子β(TNF-β)与0~15岁人群的BMD呈负相关;白细胞介素7(IL-7)与15~30岁人群的BMD呈负相关;肝细胞生长因子(HGF)与30~45岁人群的BMD呈负相关;巨噬细胞炎性蛋白1α(MIP-1α)和巨噬细胞集落刺激因子(M-CSF)与60岁以上人群的BMD呈负相关;MIP-1α与全年龄段人群的BMD呈负相关。此外,分子对接证明了药物与蛋白质的良好结合,进一步证实了这些靶点的药理价值。结论通过孟德尔随机化方法全面评估了41种炎症因子对OP和BMD的因果效应,表明炎症因子与OP和BMD之间存在因果关联,提示OP患者可以在疾病早期通过干预炎症因子进而干预OP的发生发展过程。展开更多
目的通过孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)分析探究免疫细胞与慢性胰腺炎(chronic pancreatitis,CP)之间的因果关系。方法本研究的免疫细胞表型和CP的全基因组关联研究(genome-wide association studies,GWAS)数据来自公开数据...目的通过孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)分析探究免疫细胞与慢性胰腺炎(chronic pancreatitis,CP)之间的因果关系。方法本研究的免疫细胞表型和CP的全基因组关联研究(genome-wide association studies,GWAS)数据来自公开数据库,共纳入731种免疫细胞表型。采用双样本双向MR分析法探索免疫细胞与CP之间的因果关系,并使用多种敏感性分析方法对结果的异质性和水平多效性进行验证。结果共发现33个免疫细胞表型与CP存在因果关联,其中18个表现为抑制因素,调节性T细胞(Treg)细胞群中的CD25 on CD4^(+)表现出最显著的抑制作用;其余15个则表现为风险因素,成熟T细胞组的CD8 on TD CD8br、TBNK组的CD8br AC以及Treg组的CD39^(+)CD8br%T cell和CD28 on CD4^(+)表现出显著的促进作用。反向MR结果也进一步证明了因果关系的单向性。结论通过MR方法揭示了免疫细胞与CP之间的密切联系,凸显了免疫系统与CP之间复杂的相互作用模式。展开更多
目的:采用孟德尔随机化(MR)方法,探讨免疫细胞与血清代谢物在冠心病发展中的因果关系。方法:利用来自FinnGen项目的冠心病全基因组关联研究(GWAS)数据,以及GWAS目录中1400种代谢物和731种免疫细胞的数据,开展两样本MR分析。针对鉴定出...目的:采用孟德尔随机化(MR)方法,探讨免疫细胞与血清代谢物在冠心病发展中的因果关系。方法:利用来自FinnGen项目的冠心病全基因组关联研究(GWAS)数据,以及GWAS目录中1400种代谢物和731种免疫细胞的数据,开展两样本MR分析。针对鉴定出的关联代谢物,使用中介MR方法评估其在免疫细胞对冠心病影响中的中介作用。结果:MR分析显示,3种免疫细胞(IgD-CD24-%B细胞,CD11b on CD14+单核细胞,HLA DR on DC)与冠心病因果关系更稳定(逆方差加权法P<0.05,且MR-Egger回归法与加权中位数法P均<0.05),并通过4种代谢物(N-乙酰神经氨酸、亚牛磺酸与牛磺酸比率、X-24801、X-18779)与冠心病相关联。结论:本研究揭示了免疫细胞与血清代谢物在冠心病中的因果关系,提供了新的生物标志物,可用于冠心病早期预测和风险评估。展开更多
文摘目的评估炎症因子与骨质疏松症(osteoporosis,OP)之间的因果关系。方法从GWAScatalog数据库中获取41个炎症因子和骨密度(bone mineral density,BMD)的GWAS数据,芬兰数据库中获取OP的GWAS数据。采用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归法(MER)、加权中位数法(WME)、简单中位数法和加权中值方法进行两样本孟德尔随机化分析,并以IVW法为主要分析方法。再进行敏感性分析以检验结果的可靠性,留一法评估单核苷酸多态性对结果的影响。最后进行药物预测和分子对接进一步验证炎症因子的药理价值。结果研究表明炎症因子与OP和BMD之间存在因果关系。其中肿瘤坏死因子相关的凋亡诱导配体(TRAIL)和单核细胞趋化蛋白1(MCP-1/MCAF)与OP发生风险呈正相关;肿瘤坏死因子β(TNF-β)与0~15岁人群的BMD呈负相关;白细胞介素7(IL-7)与15~30岁人群的BMD呈负相关;肝细胞生长因子(HGF)与30~45岁人群的BMD呈负相关;巨噬细胞炎性蛋白1α(MIP-1α)和巨噬细胞集落刺激因子(M-CSF)与60岁以上人群的BMD呈负相关;MIP-1α与全年龄段人群的BMD呈负相关。此外,分子对接证明了药物与蛋白质的良好结合,进一步证实了这些靶点的药理价值。结论通过孟德尔随机化方法全面评估了41种炎症因子对OP和BMD的因果效应,表明炎症因子与OP和BMD之间存在因果关联,提示OP患者可以在疾病早期通过干预炎症因子进而干预OP的发生发展过程。
文摘目的通过孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)分析探究免疫细胞与慢性胰腺炎(chronic pancreatitis,CP)之间的因果关系。方法本研究的免疫细胞表型和CP的全基因组关联研究(genome-wide association studies,GWAS)数据来自公开数据库,共纳入731种免疫细胞表型。采用双样本双向MR分析法探索免疫细胞与CP之间的因果关系,并使用多种敏感性分析方法对结果的异质性和水平多效性进行验证。结果共发现33个免疫细胞表型与CP存在因果关联,其中18个表现为抑制因素,调节性T细胞(Treg)细胞群中的CD25 on CD4^(+)表现出最显著的抑制作用;其余15个则表现为风险因素,成熟T细胞组的CD8 on TD CD8br、TBNK组的CD8br AC以及Treg组的CD39^(+)CD8br%T cell和CD28 on CD4^(+)表现出显著的促进作用。反向MR结果也进一步证明了因果关系的单向性。结论通过MR方法揭示了免疫细胞与CP之间的密切联系,凸显了免疫系统与CP之间复杂的相互作用模式。
文摘目的:采用孟德尔随机化(MR)方法,探讨免疫细胞与血清代谢物在冠心病发展中的因果关系。方法:利用来自FinnGen项目的冠心病全基因组关联研究(GWAS)数据,以及GWAS目录中1400种代谢物和731种免疫细胞的数据,开展两样本MR分析。针对鉴定出的关联代谢物,使用中介MR方法评估其在免疫细胞对冠心病影响中的中介作用。结果:MR分析显示,3种免疫细胞(IgD-CD24-%B细胞,CD11b on CD14+单核细胞,HLA DR on DC)与冠心病因果关系更稳定(逆方差加权法P<0.05,且MR-Egger回归法与加权中位数法P均<0.05),并通过4种代谢物(N-乙酰神经氨酸、亚牛磺酸与牛磺酸比率、X-24801、X-18779)与冠心病相关联。结论:本研究揭示了免疫细胞与血清代谢物在冠心病中的因果关系,提供了新的生物标志物,可用于冠心病早期预测和风险评估。
