一项举动拯救你的睡眠！最新硬核MR思路上线：挖掘UKB+多项孟德尔分析方法告诉你睡眠与糖尿病之间的因果关系！

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今天智星为大家带来的是一篇孟德尔随机化的文章 “Investigating the Causal Relationship Between Sleep-Related Traits and Self-Reported Diabetes: A Mendelian Randomization Study” ，这篇文章目前还未正式发表，不过其研究思路以及分析方法让人眼前一亮，值得大家一学！话不多说，智星为您详细解读~

智星小贴士：孟德尔随机化的文章还会越来越火得，结合它数据获取途径广泛、无需实验操作、分析周期短的特点，更是深得大家喜爱，作为发文“利器”，大家还不来试一试嘛~如果小伙伴们出现思路卡壳、分析有困难，可以随时滴滴智星来帮忙哦~

l 题目：调查睡眠相关特征和自我报告糖尿病之间的因果关系:一项孟德尔随机研究

l 杂志：medRxiv

l 发表时间：2024年9月

请前往文末获取文献DOI哦~

研究背景

自我报告的数据可能是了解健康结果、行为、疾病患病率和风险因素的宝贵资源，但在流行病学研究中未得到充分利用。虽然观察性研究将睡眠特征与糖尿病联系起来，但缺乏使用自我报告的糖尿病数据来证明因果关系的证据。

研究思路

作者使用逆方差加权(IVW)， IVW与乘法随机效应(IVW- mre)，最大似然(ML)， MR- egger回归和加权中位数模型进行了两样本孟德尔随机化(MR)分析，遗传变异与五种睡眠特征(睡眠持续时间，失眠，打鼾，白天打盹和时间型)和来自UKB数据库数据集的自我报告糖尿病相关。本研究采用MR-Egger和MRPRESSO回归评估多效性和异常值，IVW Q统计检测异质性，采用MR-Steiger检验评估方向性，留一敏感性分析确保信度。孟德尔随机化(MR)研究流程图如下：

图1

研究结果

1、 睡眠相关特征和自述糖尿病

结果显示，虽然失眠和白天打瞌睡表现出一致的正相关因果关系，但睡眠时间对糖尿病风险的影响确实微乎其微，而睡眠类型和打鼾缺乏明确的关联。图2表示所有睡眠相关特征与自我报告的糖尿病之间的总体因果关联估计的森林图。MR Steiger检验证实了分析的因果方向。

图2

2、为了确保本文的研究结果的可靠性和清晰度，作者使用了各种图形图来突出潜在的偏差、异常值和数据的整体一致性。失眠和白天打瞌睡的各种分析的图形图表示见图3和图4。留一敏感性分析系统地排除每个SNP，一次一个，并重新评估因果效应估计，确保没有单个SNP不成比例地影响整体结果。最后，通过绘制暴露对研究精度的影响，使用漏斗图(散点图)来检测MR分析中的报告偏差。如果没有偏差，图应该类似于一个对称的漏斗;任何不对称都可能表明存在偏差。