CN119495358A 一种分析红细胞和类风湿性关节炎关系的方法 （中国人民解放军空军军医大学）

一种分析红细胞和类风湿性关节炎关系的的全基因组关联研究数据和类风湿性关节炎全发明使用两样本孟德尔随机化和荟萃分析来研究红细胞和类风湿性关节炎之间的潜在双向因2收集研究数据，所述研究数据包括与红细胞相关的全从所述研究数据中确定红细胞相关的特征的特征数据，所述特征著性阈值、连锁不平衡参数和单核苷酸多态性的F统计量选择出遗传变异，并作为工具变将工具变量进行双向两样本孟德尔随机化分析，得到暴露对结局对汇总后的研究数据的格式整理：包括根据参考基因组信息矫正表型5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述特征数据依据全基因组显著性阈基于所述研究数据选择全基因组显著性阈值p<5x10_8的单核苷酸多态性；计算每个所述单核苷酸多态性的F统计量，选择F统计量超过用综合多种分析方法得到暴露对结局的影响程度，所述多种分析方法分别为逆方差加权、310.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，提取暴露数据时使用函数extract_提取结局数据时使用函数extract_outcom暴露数据和结局数据合并时使用函数harmoni45基于所述研究数据选择全基因组显著性阈值p<5×10_8的提取结局数据时使用函数extract_outcom暴露数据和结局数据合并时使用函数harmoni本发明使用两样本孟德尔随机化和荟萃分析来研究红细胞和类风湿性关节炎之细胞分布宽度或网织红细胞计数作为研究因素，确定了以上研究因素对RA具有因果关系，6[0020]图1为显示MCH与RA之间的因果关系的森林图，展示了不同GWAS数据集的MR结果[0022]图3为显示MCHC与RA之间的因果关系的森林图，展示了不同GWAS数据集的MR结果[0024]图5为显示MCV与RA之间的因果关系的森林图，展示了不同GWAS数据集的MR结果[0026]图7为显示RDW与RA之间的因果关系的森林图，展示了不同GWAS数据集的MR结果7[0028]图9为显示网织红细胞计数与RA之间的因果关系的森林图，展示了不同GWAS数据[0030]图11为使用不同GWAS数据集的类风湿关节炎与血红蛋白浓度和红细胞计数的MR[0035]本发明采用了双向两样本孟德尔随机化和荟萃分析方法来调查红细胞和类风湿关节炎和红细胞相关的全基因组关联研究数据。并利用Meta分析对收集到的数据进行汇8通过版本0.5.6的"TwoSampleMR"包和版本7.0.0的"meta[0039]利用Meta分析对收集到的所述研9著性阈值、连锁不平衡参数和单核苷酸多态性的F统计量选择出遗传变异，并作为工具变择单核苷酸多态性。为了最小化潜在的连锁不平衡偏差，本发明为与暴露相关联的显著本发明使用基于R语言环境的TwoSampleMR包进行双向两样本孟德尔随机化分析，红细胞计数、网织红细胞计数、红细胞分布宽度相关SNPs作为暴露，使用函数extract_择时的挑选原则类风湿性关节炎作为结局，使[0054]IVW方法假设所有遗传变异都是有效的。采用比率法计算每个特定工具变量的因二十个孟德尔随机化分析中有十八个表明MCH与RA之间存在负相关。逆方差加权通过四种方法从六个数据集中获得的24个结果中，有18个结果揭示了MCV与RA之如图9所示，大多数发现表明网织红细胞计数与RA之间没有显著的因果关系，P>两个数据集中的八个结果均未显示血红蛋白水平与类风湿性关节炎之间存在因用与正向孟德尔随机化分析的流程进行反向[0068]MR的结果表明RA与MCH和MCV有因果关系。具体来说，AstleWJ数据的IVW结果、