哈喽，各位小伙伴们！孟德尔随机化（MR）最近风头正盛，于是生信湾想找一些与众不同一点的孟德尔随机化文章，这不让生信湾发现了一篇高分文章，快来和生信湾一起学习吧~
最近免疫表型细胞特别火，相关高分文章层出不穷！这不，今天生信湾给大家分享的这篇文章也不例外，作者集齐了731个免疫表型细胞，同时采用MR+Meta分析的方法，探究免疫细胞和乳腺癌之间的关联。这样的好思路非常值得大家借鉴！
1、
MR方法的应用
：利用MR方法从遗传学角度评估免疫细胞表型与乳腺癌之间的因果关系，减少了混杂因素和逆因果关系的偏差，提高了因果推断的准确性。
2、
大规模免疫表型数据的应用
：文章利用了GWAS数据库的大规模免疫细胞表型数据，大规模数据集为研究提供了丰富的免疫表型信息，使得对免疫细胞与乳腺癌关系的研究更加全面和深入。
3、
多种分析方法的综合运用
：研究不仅使用了传统的逆方差加权（IVW）方法进行元分析，还结合了MR-Egger和加权中位数方法，这为评估免疫细胞表型与乳腺癌之间的关系提供了更为全面的视角。
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题目：免疫细胞与乳腺癌之间的关联：孟德尔随机化和
Meta
分析的见解
杂志：International Journal of Surgery
发表时间：202
4
年
6
月
乳腺癌是全球女性中最常见的癌症，近年来，在乳腺癌免疫表型研究方面取得了显著进展，特别是在多色流式细胞术、分子成像技术和肿瘤微环境分析方面。这些技术提高了诊断、分类和检测微小残留病的能力。因此，本研究通过MR和Meta分析，探讨免疫细胞表型与乳腺癌之间的关联，为精准医疗和个性化治疗策略提供支持。
（1）GWAS ID ieu-a-1126数据集：包括228,951名个体，其中122,977例为病例，105,974例为对照组，以及10,680,257个SNPs。
（2）Finngen R10数据集：包括201,713名个体，其中18,786例为病例，182,927例为对照组，包含21,295,580个SNPs。
（3）免疫细胞表型数据则来源于GWAS目录，GWAS ID范围从GCST90001391到GCST90002121，基于3,757名欧洲个体的研究
本研究首先从GWAS目录和数据库中获取731种免疫细胞表型与乳腺癌关联的数据，随后进行
MR分析和Meta分析
。通过IVW、MR-Egger和加权中位数方法评估因果关系，并对显著P值进行多重校正。最后，进行反向MR验证以确认免疫细胞表型与乳腺癌之间的因果方向。
研究发现，两种免疫表型在MR分析结合meta分析和多次校正中表现出强烈的显著相关性。对于CD28+ CD4-CD8- T细胞的免疫表型CD3，结果如下：在BCAC数据集中，IVW结果为OR = 0.942 ；MR Egger结果为β = -0.095；加权中位数结果为β = -0.060。在Finngen R10数据集中，IVW结果OR = 0.956 ；MR Egger结果为β = -0.070；加权中位结果为β = -0.035。在两个数据集中，所有三种MR方法的β值在方向上是一致的。两个数据集的IVW结果Meta分析显示OR = 0.945 ，经Bonferroni校正，证实
免疫表型是抗BC的保护因素
。
图2 CD3对CD28+ CD4-CD8- T细胞在乳腺恶性肿瘤中的作用
图3 CD3在CD28+ CD4-CD8- T细胞在BC
对于CD33- HLA DR+的免疫表型HLA DR，结果如下：在BCAC数据集中，IVW结果OR = 0.977；MR Egger结果为β = -0.016；加权中位数结果为β = -0.019。在Finngen R10数据集中，IVW结果OR = 0.960 ；MR Egger结果为β = -0.064；加权中位结果为β = -0.058。在两个数据集中，所有三种MR方法的β值在方向上是一致的。两个数据集的IVW结果Meta分析显示OR = 0.973 。经Bonferroni校正，证实该
免疫表型是抗BC的保护因子。
图4 HLA DR对CD33- HLA DR+对乳腺恶性肿瘤的影响
图5 CD33的HLA DR - BC的HLA DR+
综上所述，通过MR分析，
CD28+ CD4-CD8- T细胞上的免疫表型CD3和CD33HLA DR+上的HLA DR在两个不同的数据集中显示出与BC的显著相关性
，随后进行meta分析和多次校正显著p值。
这两种免疫表型都被证明是对抗BC的保护因素，可能减缓疾病的进展
。
在研究免疫表型对BC的影响的研究中，通过对FDR调整后阳性结果的反向验证，使用双样本孟德尔随机化，主要采用IVW方法，确保了稳健性。同样，FinnGen数据库对乳腺恶性肿瘤阳性免疫表型影响的β系数为-0.011,OR = 0.99。BCAC数据库中关于BC有利免疫表型的数据显示，β系数为-0.052,OR = 0.095。这两个结果都表明，
