Исследовательская статья
Этот протокол описывает двухвыборный менделевский рандомизационный конвейер, оценивающий, влияет ли длина теломер на риск тиреотоксикоза с помощью публичных генетических сводных данных. Он охватывает выбор инструментов, гармонизацию, первичную оценку, анализ чувствительности и воспроизводимый R-код с готовыми к рисункам выводы для поддержки прозрачной отчетности.
Тиреотоксикоз — это эндокринное заболевание, характеризующееся избытком гормонов щитовидной железы, однако его этиологическая связь с биологией системного старения остаётся неполностью определенной. Длина теломер (TL) отражает старение клеток и стабильность генома и была связана с несколькими сложными заболеваниями. Мы провели исследование с двумя выборками менделевской рандомизации (МР), чтобы оценить причинное влияние генетически предсказанного ТЛ на риск тиреотоксикоза. Генетические инструменты для TL были получены в результате крупного геномного исследования ассоциаций (GWAS) европейского происхождения (n > 470 000). Сводные статистические данные по тиреотикозу были получены на основе последнего релиза FinnGen (≈4 000 случаев и >210 000 контрольных групп). Первичные анализы с обратной дисперсией показали, что более длительный генетически проксиированный ТЛ связан с более низким риском тиреотоксикоза, а направление и величина эффекта были согласованы у разных комплементарных оценщиков (MR-Egger, взвешенная медиана/максимальная вероятность, MR-PRESSO и MR-RAPS). Анализ чувствительности не выявил признаков направленной плейотропии, и для оценки гетерогенности использовался Q Кокрана. Тест направленности Штайгера подтвердил причинный переход от TL к тиреотоксикозу.
Насколько нам известно, эта работа является одной из первых МР-анализов, оценивающих причинно-следственную связь между общим риском тиреотоксикоза и ТЛ с использованием современных ресурсов GWAS, расширяя предыдущие данные, сосредоточенные на фенотипах, связанных с гипертиреозом. Эти данные свидетельствуют о том, что процессы старения клетки, индексируемые TL, могут способствовать восприимчивости тиреотоксикозу и стимулировать будущие лонгитюдные и механистические исследования биологии теломер при нарушениях функции щитовидной железы.
Тиреотоксикоз — это распространённое эндокринное заболевание, характеризующееся избытком циркулирующих гормонов щитовидной железы. Типичные проявления включают потерю веса, тахикардию, раздражительность, тревожность и тремор, при этом тяжёлые случаи предрасполагают к аритмиям, сердечной недостаточности и потерекостной массы 1. Хотя клинические признаки и терапевтические стратегии относительно хорошо установлены, биологические механизмы, формирующие межиндивидуальную восприимчивость и прогрессирование, остаются неполностью определены. Этиологии варьируются от аутоиммунной гиперфункции (например, болезнь Грейвса) до токсичных узлов, тиреоидита, воздействия экзогенных гормонов, лекарственных реакций и причин, связанных сопухолями. У всех этих субъектов иммунная активация, окислительный стресс и изменённый митохондриальный биогенез повторяются как правдоподобные механистические темы, связывающие гормональный избыток с повреждением тканей и системными осложнениями.
Длина теломер (TL) — тандемная повторяющаяся ДНК-белковая структура, закрывающая концы хромосом, интегрирует старение клеток, историю репликации и стабильность генома. ТЛ сокращается при делении клеток и ускоряется окислительным стрессом и хроническим воспалением, процессами, которые также характерны для дисфункциищитовидной железы 3,4. Короткий ТЛ связан с кардиометаболическими расстройствами, некоторыми видами рака и нейродегенеративнымисостояниями 5, и новые данные указывают на связь с эндокринными фенотипами, такими как ожирение и диабет 2 типа, при которых гормональные и иммуннометаболические оси пересекаются с репликативнымстрессом 6. Учитывая, что гормоны щитовидной железы регулируют базальный метаболизм, функцию митохондрий и пролиферативную сигнализацию, динамика ТЛ может быть особенно важна в тиреотоксических состояниях, где системный гиперметаболизм и иммунная дисрегуляция могут как влиять, так и подвергаться влиянию биологиителомеров 7,8.
Тем не менее, играет ли ТЛ причинную роль в тиреотоксикозе, остаётся неопределённым. Традиционные наблюдательные исследования уязвимы к запутанию (например, образ жизни, сопутствующие заболевания) и обратной причинности (болезни, поражающие TL). Для устранения этих ограничений мы используем двухвыборную менделевскую рандомизацию (МР), которая использует генетические варианты зародышевой линии, надёжно связанные с TL, в качестве неконфундированных инструментов для проверки её влияния на риск заболевания9. Геномные ассоциативные исследования теперь предоставляют достаточно сильные инструменты TL и большие, хорошо фенотипированные наборы данных результатов для строгой оценкипричинности 10. Интегрируя генетическую эпидемиологию с биологией теломер, это исследование оценивает, влияет ли генетически проксиированный ТЛ на риск тиреотоксикоза, тем самым проясняя механистические пути и исследуя ТЛ как кандидатный биомаркер для стратификации риска и будущей разработки вмешательств.
Насколько нам известно, этот анализ является одним из первых МР-исследований, изучающих общий риск тиреотоксикоза в связи с ТЛ с использованием современных крупномасштабных ресурсов GWAS, расширяя предыдущие исследования, сосредоточенные преимущественно на фенотипах, связанных с гипертиреозом, или аутоиммунных заболеванияхщитовидной железы 11.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
В данном исследовании применяется двухобразная менделевская рандомизация (MR) для оценки того, влияет ли генетически проксиированная длина теломер (TL) на риск тиреотоксикоза. Использовались только неидентифицированные, общедоступные сводные статистические данные GWAS, и не было доступа к данным индивидуального уровня. Институциональный обзорный совет муниципальной больницы Циндао постановил, что анализ освобождается от дальнейшего рассмотрения, поскольку он полностью опирается на публичные сводные данные. Все участвующие в геномных ассоциативных исследованиях получили информированное согласие и этические одобрения в рамках своих первоначальных протоколов. Анализ структурирован так, чтобы минимизировать смешение и обратить причинно-следственные связи, используя варианты зародышевой линии, связанные с TL, в качестве неконфундированных инструментов, а также внедряя процедуры чувствительности для изучения плейотропии, гетерогенности и направления эффекта.
Источники данных
Набор данных по воздействию для TL был получен из IEU OpenGWAS под идентификатором ieu-b-4879, включающий примерно 472 174 участника европейского происхождения. Набор данных по тиреотоксикозу был взят из консорциума FinnGen с использованием конечной точки finn-b-thyROTOXICOSIS 2021 года с 4 142 случаями и 213 693 контрольными группами. Эти ресурсы предоставляют эффективные оценки и стандартные ошибки, необходимые для создания инструментов уровня SNP, гармонизации аллелей и оценки причинных эффектов с проверенными MR-оценщиками.
Программная и вычислительная среда
Все анализы проводились в R (версия 4.3.1). Основным аналитическим пакетом был TwoSampleMR (версия 0.5.7), дополненный ieugwasr для программного доступа к ресурсам GWAS, MRPRESSO для обнаружения выбросов и тестирования искажений, mr.raps для надёжной оценки при слабых инструментах и идиосинкратической плейотропии, RadialMR для радиальной визуализации, а также универсальными пакетами, включая tidyverse и data.table. Информация о сессиях и версии пакетов записываются в файл для обеспечения строгой воспроизводимости.
Основные предположения менделевской рандомизации
Рамка МР предполагает, что генетические инструменты тесно связаны с TL, независимы от факторов, запутывающих связь между TL и тиреотоксикозом, и влияют на тиреотоксикоз только через TL, а не через альтернативные пути. План анализа реализует эти предположения, количественно оценивая силу по вариантам, тестируя несбалансированную горизонтальную плейотропию с помощью методов перехвата и скрининга выбросов, оценивая гетерогенность между вариантами, а также подтверждая направление действия TL-и тиреотоксикоз с помощью формального тестанаправленности 12.
Выбор приборов и контроль качества
Генетические инструменты были отобраны из TL GWAS при пороге значимости по всему геному p < 5×10-8. Для обеспечения независимости дисбаланс связи был устранен путём объединения при r2 = 0,001 в окне 10 000 кб с использованием европейских эталонных данных проекта 1000 геномов; где варианты коррелировали, сохранялся вариант с меньшим p-значением для ассоциации с TL. Прочность прибора суммировалась для каждого варианта с помощью статистики F_i = \beta_{E,i}^{2}/\mathrm{SE}(\beta_{E,i})^{2} и оценивалась по обычному критерию F >10 13,14. При необходимости аппроксимация Сандерсона-Виндмейера была использована для описания суммарной прочности прибора по нескольким вариантам в выборке размера N, при этом K инструментов объясняли дисперсию экспозиции R^{2}: F_{\mathrm{SW}} = \{[R^{2}/(1-R^{2})]\,(N-K-1)\}/K 15. Неоднозначные палиндромные варианты с частотами аллелей около 0,5 были исключены, если информация о частоте аллелей не позволяла однозначное выравнивание.
Гармонизация
Для каждого инструмента соответствующая ассоциация с тиреотоксикозом была извлечена из FinnGen и выравнена так, чтобы размеры эффектов соответствовали одинаковому аллелю эффекта по воздействию и исходу. Гармонизация устранила несоответствия аллелей, устранила проблемы с цепями и исключила палиндромные SNP с неразрешённой неоднозначностью, что позволило создать набор данных, подходящий для корректного построения отношения Вальда.
Первичная причинная оценка
Первичный анализ использовал оценщик с обратным дисперсией (IVW) для мета-анализа специфических для SNP соотношений Вальда в объединённый причинныйэффект 16. Оценки представлены как коэффициенты вероятности на одно увеличение стандартного отклонения в TL, при этом 95% доверительные интервалы получаются в моделях фиксированных и случайных эффектов. Выбор модели основывался на диагностике гетерогенности, и обе спецификации представлены для облегчения надёжной интерпретации.
Анализ чувствительности и проверки надёжности
Устойчивость оценивалась с помощью регрессии MR-Эггера с перехватным термином для проверки несбалансированной направленной плейотропии, максимальной вероятности оценки для повышения эффективности при однородности при снижении ошибки измерения, MR-PRESSO для проведения глобального аутлайерного теста и оценки искажений и эффектов выбросов, а также MR-RAPS для получения оценок, устойчивых к слабым инструментам и идиосинкратическойплейотропии 17. Гетерогенность между вариантами количественно оценивалась с помощью статистики Q Кокрана в рамкахIVW 18. Направление эффекта было изучено с помощью теста Штайгера, который сравнивает долю дисперсии, объясняемую в воздействии и исходе, чтобы определить, совместимы ли данные с тем, что TL вызывает тиреотоксикоз, а не обратное. Перехват MR-Egger использовался как формальный тест направленной плейотропии. Были проведены анализы с исключением, чтобы убедиться, что общая ассоциация не вызвана каким-либо одним вариантом.
Обратная менделевская рандомизация
Для изучения возможной обратной причинности аналитический конвейер повторялся: тиреотоксикоз — экспозицией, а TL — результатом. Были применены те же критерии выбора инструмента, процедуры гармонизации, первичный оценщик IVW и анализ чувствительности, чтобы выводы о направленности были сделаны в рамках идентичной причинно-следственной системы.
Множественные тесты, питание и отчетность
Основной гипотезный тест касается оценки IVW, определяющего влияние TL на тиреотоксикоз. Оценки чувствительности и диагностические тесты интерпретируются как подтверждающие доказательства; p-значения приводятся в научной нотации для ясности, и выводы подчеркивают согласованность между методами, а не изолированные пороги значимости. Сводки по силе приборов и доля дисперсии, объясняемые, дают приблизительную мощность в стандартных нецентральных формулировках, признавая, что мощность зависит от размера выборки, прочности прибора и истинной величины эффекта.
Вычислительная воспроизводимость и точные команды
Воспроизводимость обеспечивается предоставлением полной последовательности команд R, которые воссоздают выбор инструмента, извлечение результатов, гармонизацию, первичный и чувствительный анализы, обратный MR, диагностические выходы и экспорт файлов, готовых к анализу. Скрипт записывает стабильные, читаемые человеком CSV-файлы, соответствующие списку инструментов, гармонизированному набору данных и сводке оценок и диагностики MR.
# R 4.3.1; TwoSampleMR 0.5.7
# Необязательная установка:
# install.packages(c("TwoSampleMR","ieugwasr","MRPRESSO","mr.raps",
"RadialMR", "tidyverse", "data.table"))
library(TwoSampleMR)
Библиотека (ieugwasr)
Библиотека (MRPRESSO)
Библиотека (мистер Рэпс)
Библиотека (RadialMR)
Библиотека (Tidyverse)
library(data.table)
# Экспозиция: длина теломер (IEU OpenGWAS)
exposure_id <- «IEU-B-4879»
# Результат: FinnGen 2021 — конечная точка тиреотоксикоза, использованная для опубликованных анализов
outcome_id <- «финн-б-тиРОТОКСИКОЗ»
# Выбор инструмента с порогом по всему геному и строгим LD-скоплением
exp <- extract_instruments(исходы = exposure_id, p1 = 5e-8, clump = TRUE, r2 = 0.001, kb = 10000)
exp$F_stat <- (exp$beta.exposure^2) / (exp$se.exposure^2)
fwrite(exp., «S1_instruments_TL.csv»)
# Извлечение и гармонизация результатов
выход <- extract_outcome_data(SNPS = exp$SNP, результаты = outcome_id)
dat <- harmonise_data(опыт, аут, экшн = 2)
fwrite(дат, «S2_harmonised_TL_vs_thyrotoxicosis.csv»)
# Основные оценщики МР и чувствительности
Резолюция <- mr(dat, method_list = c("mr_ivw","mr_ivw_fe","mr_egger_regression",
"mr_weighted_median","mr_raps","mr_maxlik"))
het <- mr_heterogeneity(dat) # Кью Кокрана
pleio <- mr_pleiotropy_test(дат) # Перехват Эггера
steiger <- directionality_test(dat) # Направленность Steiger
# Глобальные и скорректированные оценки MR-PRESSO
mrpresso <- mr_presso(BetaOutcome = "beta.outcome", BetaExposure = "beta.exposure",
SdOutcome = "se.outcome", SdExposure = "se.exposure",
OUTLIERtest = TRUE, DISTORTIONtest = TRUE,
data = dat, NbDistribution = 1000, SignifThreshold = 0.05) #
# Обратный МР: тиреотоксикоз (воздействие) -> ТЛ (результат)
rev_exp <- extract_instruments(исходы = outcome_id, p1 = 5e-8, clump = TRUE, r2 = 0,001, kb = 10000)
rev_out <- extract_outcome_data(SNPS = rev_exp$SNP, результаты = exposure_id)
rev_dat <- harmonise_data(rev_exp, rev_out, действие = 2)
rev_res <- mr(rev_dat, method_list = c("mr_ivw","mr_ivw_fe","mr_egger_regression",
"mr_weighted_median","mr_raps","mr_maxlik"))
rev_het <- mr_heterogeneity(rev_dat)
rev_pleio <- mr_pleiotropy_test(rev_dat)
rev_steiger <- directionality_test(rev_dat)
# Экспорт для архивирования и генерации фигур/таблиц
write.csv(bind_rows(res), «S3_mr_results_primary.csv», row.names = FALSE)
write.csv(het, «S3_mr_heterogeneity.csv», row.names = ЛОЖНО)
write.csv(pleio, "S3_mr_pleiotropy_egger.csv",row.names = ЛОЖНО)
write.csv(steiger, «S3_mr_steiger.csv», row.names = ЛОЖНО)
write.csv(bind_rows(rev_res), «S3_reverse_mr_results.csv», row.names = ЛОЖНО)
write.csv(rev_het, «S3_reverse_heterogeneity.csv», row.names = ЛОЖНО)
write.csv(rev_pleio, «S3_reverse_pleiotropy_egger.csv», row.names = ЛОЖНО)
write.csv(rev_steiger, «S3_reverse_steiger.csv», row.names = ЛОЖНО)
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Характеристики прибора и проверка предположений
Из теломерного GWAS сохранялось 129 значимых, независимых от LD инструментов шириной генома (p < 5×10-8; r2 < 0,001; окно 10 000 кб). F-статистика по SNP превышала обычный порог для большинства вариантов, что указывает на ограниченный риск слабого смещения по инструментам. Гармонизация удалила неоднозначные палиндромные варианты и выровнял аллели, так что экспозиция и эффекты исхода относились к одному и тому же аллелю эффекта...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Это исследование по менделевской рандомизации (МР) приводит доказательства того, что более длинные генетически предсказанные теломеры снижают риск тиреотоксикоза19. Направленно согласованные оценки по IVW, MR-Egger, максимальной вероятности, MR-PRESSO и MR-RAPS указывают на сильную защитную ассоциацию, а проверки направленности подтверждают путь TL → тиреотоксикоз, а необратный 20. Биологическая правдоподобность соответствует роли теломеров...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Авторы не заявляют о конкурирующих финансовых интересах.
Благодарим консорциум FinnGen за доступ к сводной статистике тиреотикоза и команду IEU OpenGWAS за размещение сводных данных длины теломер. Мы благодарны разработчикам и сопровождающим TwoSampleMR и связанных пакетов R, используемых в этой работе. Эта работа была поддержана Комитетом Фонда естественных наук провинции Шаньдун (грант ZR2023QH345).
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| Проект 1000 геномов | Справочные данные по скоплению сцепления с дисбалансом сцеплений (LD). | Проект 1000 геномов | - |
| Cochran' s Q статистика | Статистический метод, используемый для тестирования гетерогенности в МРТ. | Н/Д | - |
| Набор данных FinnGen | Сводная статистика GWAS по тиреотоксикозу (случаи и контрольные группы). | Консорциум FinnGen | Релиз 2021, finn-b-thyROTOXICOSIS |
| Набор данных IEU OpenGWAS | Сводная статистика GWAS по длине теломер. | IEU OpenGWAS | ID набора данных: ieu-b-4879 |
| Пакет IEUGwasr | Пакет R, используемый для программного доступа к данным GWAS. | CRAN | Версия 0.1.5 |
| Пакет Mr.Raps | Пакет R для устойчивой оценки в менделевской рандомизации при слабых инструментах. | CRAN | Версия 0.1.2 |
| Регрессия MR-Эггера | Метод анализа чувствительности для проверки направленной плейотропии. | Н/Д | - |
| Тест выбросов MR-PRESSO | Статистический тест, используемый для выявления и коррекции выбросов в МР-анализе. | Н/Д | - |
| Пакет MRPRESSO | Корпус R, используемый для обнаружения выбросов и тестирования искажений в МР-анализе. | CRAN | Версия 1.0 |
| Программное обеспечение R | Статистическая вычислительная и графическая среда, используемая для всех анализов. | R Foundation для статистических вычислений | Версия 4.3.1 |
| Корпус RadialMR | Пакет R для радиальной визуализации результатов МР. | CRAN | Версия 1.1.2 |
| Пакет TwoSampleMR | R-пакет, используемый для менделевских рандомизационных анализов. | CRAN | Версия 0.5.7 |
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE
Запросить разрешение