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以全基因组关联分析大数据为基础的孟德尔随机化方法探索出生体重与儿童肥胖的关联
以全基因组关联分析大数据为基础的孟德尔随机化方法探索出生体重与儿童肥胖的关联
作者:
李立新
梁颖娜
黄宇婷
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
儿童肥胖
出生体重
孟德尔随机化
摘要:
目的 利用全基因组关联分析(GWAS)大数据,通过孟德尔随机化(MR)方法,探讨出生体重与儿童肥胖之间的关联.方法 本研究采用MR研究方法,以基因工具变量探讨出生体重与儿童肥胖的因果关联.以早期生长遗传学联盟(EGG)公开发表的基因数据为参考依据(数据获取时间为2018年10月20日),借助MR-base平台,筛选出与出生体重关联有统计学意义的SNP作为工具变量(筛选参数为P<5×10-8、连锁不平衡r2<0.1),通过逆方差加权分析法(IVW)、加权中值法和MR-Egger法分别判断出生体重与儿童肥胖(儿童肥胖定义:0~18岁按不同性别年龄别BMI≥P 95)的因果关联.绘制SNP相关的出生体重与儿童肥胖风险的森林图及散点图.结果 共筛选到33个与出生体重相关的SNP.共纳入5530例肥胖儿童和8318名正常儿童.IVW分析:OR=1.79,95%CI:1.29~2.47,P=4.24×10-4;加权中值法:OR=1.30,95%CI:0.81~2.08,P=0.27;MR-Egger法:OR=1.73,95%CI:0.58~5.20,P=0.36.森林图IVW结果显示,儿童肥胖的遗传易感性与出生体重水平有关,rs7964361、rs11765649、rs3780573和rs1351394的分析均表明出生体重与儿童肥胖的关联差异有统计学意义.与出生体重相关的SNP及其儿童肥胖风险的散点图显示,IVW法、MR-Egger法和加权中值法的因果关联估计相近.结论 IVW法分析显示出生体重与儿童肥胖具有较强的相关性,但其他两种统计方法分析均差异无统计学意义,故二者的关联尚待进一步的证据支撑.
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文献信息
篇名
以全基因组关联分析大数据为基础的孟德尔随机化方法探索出生体重与儿童肥胖的关联
来源期刊
中国循证儿科杂志
学科
关键词
儿童肥胖
出生体重
孟德尔随机化
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
134-138
页数
5页
分类号
字数
3510字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-5501.2019.02.011
五维指标
作者信息
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姓名
单位
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梁颖娜
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李立新
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黄宇婷
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研究主题发展历程
节点文献
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出生体重
孟德尔随机化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国循证儿科杂志
主办单位:
复旦大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-5501
CN:
31-1969/R
开本:
大16开
出版地:
上海市万源路399号
邮发代号:
4-394
创刊时间:
2006
语种:
chi
出版文献量(篇)
1504
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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