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目的:通过模拟试验,评价GSMR、IVW、MR-Egger、MBE四种方法在不同参数设置下的表现,为选择合适的孟德尔随机化方法进行因果推断提供建议。探究2型糖尿病与五种精神疾病(焦虑症、双相情感障碍、重度抑郁症、精神分裂症、强迫症)之间的因果关联强度,为2型糖尿病与五种精神疾病之间发病风险的关联提供遗传学支持。方法:根据GSMR、IVW、MR-Egger、MBE四种方法的基本原理,设置六种模拟情形,比较样本量、多效性、连锁不平衡以及InSIDE假设满足与否对各方法的影响。采用平均因果效应值、标准差、标准误、均方误差、Ⅰ型错误率以及效能作为指标来评价GSMR、IVW、MR-Egger、MBE四种方法在不同参数设置下的优缺点。在实例研究中,利用GSMR方法作为主分析,其它三种方法作为敏感性分析评估2型糖尿病与五种精神疾病间的因果关联。结果:根据模拟研究的结果,在多数情形下,GSMR方法的Ⅰ型错误率保持在合理的范围内,MBE方法对于Ⅰ型错误率的控制始终过于保守。在发现因果效应的效能方面,GSMR方法始终表现最好,MR-Egger最差。在工具变量均有效的情况下,GSMR方法各评价指标均接近于IVW方法,且GSMR方法和IVW方法对样本量的要求低于MR-Egger和MBE方法。GSMR方法在工具变量存在多效性以及工具变量间存在连锁不平衡时都表现出较好的稳健性,而且其标准差、标准误、均方误差均小于其它三种方法。IVW、MR-Egger、MBE、GSMR四种方法对于InSIDE假设都有不同程度的依赖,其中InSIDE假设满足与否对IVW、MR-Egger方法影响较大。根据实例研究结果,我们发现2型糖尿病与焦虑症发生具有因果关联(OR:1.153,95%CI:1.057-1.250,p=0.004),然而,没有证据表明2型糖尿病与焦虑症之间存在反向因果关系(p=0.231)。与此同时,本研究也并未发现2型糖尿病与其它四种精神疾病间具有显著双向因果关联的证据。结论:GSMR较其它三种基于汇总数据的MR方法具有更高的效能和稳健性,在两样本MR分析中推荐使用。本研究利用GSMR方法发现2型糖尿病的遗传易感性与焦虑症发病风险的增加有关。结合以往的观察研究,本研究为2型糖尿病与焦虑症的因果关联提供了证据。