武汉精神卫生中心刘杰伟&邓明港团队：孟德尔随机化强势拿下13分+
孟德尔随机化（MR）火了快1年了，小伙伴们都上车了吗？ 小云翻了翻最新发表的MR文章，一个月时间就发了300多篇，其中不乏一些高分（10分+），可见科研人员对这个方向的青睐程度呀！
小云一直非常推荐临床科研人员入手“孟德尔随机化研究”，实在是不想让关注我们的小伙伴错过这个发文良机，
MR只需公共数据库分析、0实验验证、性价比高；并且选题方向与临床问题、流行病学更相近、更适合临床医生去研究；更重要的是MR分析目前还比较容易发高分。
MR分析方法已经有了一套成熟的模板，创新点出了分析上的设计亮点，更重要的是选题，比如今天要分享这篇文章的
精神病学主题，就是个MR分析中除肿瘤外关注度非常高的方向，可以分析一些因素或疾病与精神疾病的因果关系
，下面就一起来看看吧~ ~
题目：虚弱和抑郁之间的联系:一项双向孟德尔随机化研究
杂志：
Sci Adv.
影响因子：IF=13.6
发表时间：2023年9月
研究背景
虚弱是一种在应激后容易出现平衡失调的状态，抑郁症是最常见的心理健康疾病，大量的流行病学研究发现了虚弱和抑郁之间的联系，然而，虚弱和抑郁之间的确切因果关系仍然不清楚。
研究方法
1. 数据来源
本研究从UK Biobank和TwinGen荟萃分析获得了虚弱全基因组关联研究(GWAS)数据，从精神病学基因组联盟(PGC)和FinnGen(分别记录为PD和FD)获得了抑郁症GWAS数据。
2. 研究思路及设计
作者使用双向双样本MR研究分析虚弱和抑郁的双向因果联系。首先通过单变量MR分析探讨虚弱与抑郁症的双向因果关系，然后通过对体重指数(BMI)和体力活动(PA)进行调整的多变量MR分析(MVMR)，进一步探索虚弱和抑郁之间的双向因果关系。MR分析主要通过IVW方法进行，利用MR-Egger、加权中位数和MR-PRESSO进行了敏感性分析以确保结果的一致性和稳健性。 1）暴露和结果 MR分析在两个方向上进行，虚弱(I)作为暴露：评估具有较高虚弱指数的人是否更易患抑郁症，和(ii)作为结果：评估抑郁个体是否更虚弱。 2）工具变量选择 根据预先确定的标准，选择了总共13、33和15个与虚弱、PD和FD相关的单核苷酸多态性(SNPs )。
图1 研究设计图
主要结果
1. 单变量MR分析
首先利用单变量MR分析探索虚弱对抑郁的影响，IVW方法表明，遗传预测的较高虚弱指数与PD风险升高有关，在FinnGen数据集中的FD结果也显示了类似的关联，加权中位数和MR-PRESSO,均显示了虚弱对PD和FD的风险影响，并证明了IVW方法结果的稳定性（图2）。作者进一步分析了虚弱对抑郁的单独影响和综合影响，结果显示，在 13 个 SNPs 中，3 个 SNPs（rs1363103、rs2396766 和 rs8089807）和 6 个 SNPs（rs10891490、rs12739243、rs1363103、rs4952693、rs583514 和 rs8089807）分别与 PD 和 FD 风险的增加有关，而其他 SNPs 则无关（图3）。
作者又以PD 和 FD 的遗传易感性为暴露，进行反向 MR 分析探索抑郁对虚弱的影响。随机效应 IVW 方法证明了 PD 对较高虚弱指数的因果效应，并且FinnGen 数据的FD结果与上述发现一致，加权中位数法和 MR-PRESSO 法都支持这种因果关系（表1）。作者进一步分析了PD、FD对虚弱的单独影响和综合影响，结果显示，在 33 个与 PD 相关的 SNPs 中的 15 个和与 FD 相关的 15 个 SNPs 中的 5 个与虚弱指数呈正相关，而其他 SNPs 则不呈正相关（图4,5）。
图5 FD对虚弱的单独影响和综合影响
2. 多变量MR分析
作者进一步利用体重指数（BMI）和体力活动（PA）调整的多变量 MR（MVMR）探讨虚弱与抑郁之间的双向因果关系。BMI是造成虚弱与抑郁之间关联的主要混杂因素，在调整了BMI后，IVW 方法表明，较高的虚弱指数仍与 PD和 FD的风险升高有关，反向结果也显示抑郁症患者的虚弱指数更高。敏感性分析也支持这种双向因果关系，在调整 PA 后，这种双向因果关系仍然稳定（表2）。
表2 多变量MR分析
小结
这篇文章首先选择了精神类疾病这个热门方向，分析方法虽然比较常规简单的，但数据使用和内容设计比较丰富，利用多个数据库进行分析验证，并且是做的双向MR分析，这些都是妥妥的加分项，一把就拿下了13分+的science子刊，效果非常棒！还在观望的朋友，留给你犹豫的时间可不多了哟，随着MR文章的大爆发，高分文章的发文难度就会变大，早上车早发文！
