瑞士洛桑大学等开发MR-link-2新型分子表型推断工具

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关键词：

来源：

Nature Communications

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来源地址：

https://www.nature.com/articles/s41467-025-60868-1

资源所属：

农业生物技术专题

类型：

学术文献

语种：

英语

原文发布日期：

2025-07-03

摘要：

2025年7月3日，来自瑞士洛桑大学、荷兰格罗宁根大学、eQTLGen联盟等机构的Adriaan van der Graaf、Zoltán Kutalik等研究团队在《Nature Communications》发表题为《MR-link-2: pleiotropy robust cis Mendelian randomization validated in three independent reference datasets of causality》的研究论文，该研究针对传统孟德尔随机化（MR）方法在分析分子暴露（如基因表达、代谢物）时因遗传工具变量常局限于单一基因组区域而导致的I型错误率升高问题，开发了一种名为MR-link-2的新型汇总统计量cis MR方法，该方法利用连锁不平衡（LD）信息建模区域内所有SNP，同时估计暴露的局部遗传力（h²ₓ）、结果性状的剩余水平多效性方差（h²ᵧ）以及对水平多效性稳健的因果效应（α），其核心创新在于不依赖个体数据、仅需暴露与结果的关联摘要统计及LD参考即可在单区域内实现多效性稳健的因果推断；研究通过大规模模拟（3240种参数设置）和三大真实世界基准数据集（涵盖代谢反应网络、复杂性状经典因果关系、血细胞组成与标志基因表达的因果方向）验证，结果表明MR-link-2相较于现有cis MR方法（如MR-IVW、MR-PCA）和共定位方法（coloc），具有更低的I型错误率（如复杂性状分析中位区域I型错误率0.096 vs 其他方法最低0.142）、更高的判别性能（代谢网络分析中76%比较的AUC更优，最高达0.80；血细胞方向性AUC 0.82 vs 其他方法最高0.68）以及更低的因果效应异质性（复杂性状荟萃分析中Cochran's Q统计量中位数582 vs 其他方法最低1021），并能独特识别关键生物学关系（如三羧酸循环中丙酮酸→柠檬酸的因果效应α=0.11, P=7.2×10⁻⁷），证明其在分子表型因果推断中的优越性和实用性。