孟德尔随机化丨IF=38.64，没有因果关系也能发高分文章！
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2023年郑老师多门科研统计课程：多次直播，含孟德尔随机化方法
2023年4月，安徽医科大学杜忆南教授指导其本科生团队在传染病学著名期刊《Journal of Infection》发表题为：Non-causal association of COVID-19 with systemic lupus erythematosus: Evidence from a bidirectional Mendelian randomization的研究论文（IF=38.64）。
这项双向孟德尔随机化研究表明基因预测的易感性、住院率和COVID-19的严重程度与系统性红斑狼疮（SLE)的风险无关。
摘要与主要结果
一、摘要
背景: 使用双向的MR来揭示COVID-19和系统性红斑狼疮(SLE)之间的因果关系，即分别评估COVID-19对SLE和SLE对COVID-19的影响。
方法: 采用逆方差加权（IVW）模型作为主要的分析方法，并应用额外的敏感性分析方法，即MR-Egger、加权中位数和加权模式，以确保结果的稳健性。多重性是通过MR-Egger回归的截距估计的，异质性是通过IVW方法中的Cochran's Q检验评估的。我们还通过留一法评估了个别SNP是否存在独立影响结果的偏差。
结果: COVID-19与系统性红斑狼疮的风险之间存在非因果关系。COVID-19对系统性红斑狼疮（IVW法：OR=0.89，95%CI 0.54-1.45，P=0.63；OR=0.94，95%CI 0.75-1.18，P=0.60；OR=1.06，95%CI 0.97-1.15，P=0.18），以及SLE对COVID-19的易感性、住院和严重性（IVW法：OR = 0.99，95% CI 0.99-1.00，P = 0.09；OR = 0.99，95% CI 0.98-1.01，P = 0.49；OR = 0.99，95% CI 0.96-1.02，P = 0.43）有遗传关系。MR-Egger、加权中位数和加权模式方法的结果与IVW分析一致。基于样本量和解释方差计算的MR分析的统计能力是足够的（90%）。在敏感性测试中没有发现多态性，也没有SNPs独立地推动了撇开敏感性的结果，表明因果效应估计的可靠性。
结论: 基因预测的易感性、住院率和COVID-19的严重程度与SLE的风险无关。
设计与统计学方法
一、数据来源
在欧洲人群中使用全基因组关联研究（GWAS）的汇总统计进行了MR研究，并在东亚裔个体中复制了结果。COVID-19最大的GWAS数据来自基于COVID-19宿主遗传学倡议的最新r7版本。于SLE的结果，meta-GWAS产生了迄今为止最大的GWAS汇总统计，由14267人组成。
二、统计方法
1.为了避免混杂因素引起的潜在多效性效应，我们通过PhenoScanner网站（http://www.phenoscanner.medschl.cam.ac.uk/）删除了与COVID-19和SLE的这些混杂因素相关的潜在混杂SNP。
2.逆方差加权（IVW）模型、MR-Egger、加权中位数、加权模式
COVID-19与系统性红斑狼疮的风险之间存在非因果关系。COVID-19对系统性红斑狼疮（IVW法：OR=0.89，95%CI 0.54-1.45，P=0.63；OR=0.94，95%CI 0.75-1.18，P=0.60；OR=1.06，95%CI 0.97-1.15，P=0.18），以及SLE对COVID-19的易感性、住院和严重性（IVW法：OR = 0.99，95% CI 0.99-1.00，P = 0.09；OR = 0.99，95% CI 0.98-1.01，P = 0.49；OR = 0.99，95% CI 0.96-1.02，P = 0.43）有遗传关系。MR-Egger、加权中位数和加权模式方法的结果与IVW分析一致。
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