选好数据集，两样本肠道微生物还能发！

2024年3月7日，一篇题为Association between gut microbiota and menstrual disorders: a two-sample Mendelian randomization study的孟德尔随机化研究论文发表于《Front Microbiol》，作者为中国学者，文章属于中科院医学二区，IF=5.2。

背景：观察研究和临床试验的证据表明肠道微生物群与妇科疾病相关。 然而，肠道微生物群与月经失调之间的因果关系仍有待确定。

方法：我们从全球联盟 MiBio-Gen 的全基因组关联研究 (GWAS) 数据集中获得了肠道微生物群的摘要数据，并从 IEU Open GWAS 项目中获得了月经失调的数据。 使用MR-Egger、加权中位数、逆方差加权、简单模式和加权模式来检查肠道微生物群与月经失调之间的因果关系。 进行了彻底的敏感性研究，以确认数据的水平多效性、异质性和稳健性。

结果：通过对119种肠道菌群和4种临床表型的MR分析，发现23种不同的肠道菌群与月经失调存在松散关系。 经过FDR校正后，结果显示，只有埃希氏菌/志贺氏菌（p = 0.00032，PFDR = 0.0382，OR = 1.004，95%CI = 1.002-1.006）与月经失调有关。

结论：根据我们的 MR 分析，有迹象表明月经失调与肠道微生物群之间存在因果关系。 这一发现可能会给月经失调背后的机制和涉及微生物群的临床研究带来新的发现。

1.肠道微生物对月经失调的影响

本研究采用两阶段的孟德尔随机化设计。首先，从211种肠道微生物中筛选出119种微生物属；其次，对4种月经失调结局（EFMR(main)、EFMR(secondary)、EFIM、IM）进行两样本孟德尔随机化。研究结果显示，共有21个结果在统计学上具有显著意义。具体结果请参见下图。

2. EFMR（main）对肠道微生物的影响

这项研究发现 11 种肠道微生物群与 IVW 中的 EFMR（mian）相关。 具体来说，IVW估计表明，良杆菌组（OR = 0.996，95%CI = 0.993–1.000，p = 0.037），嗜血杆菌（OR = 0.996，95%CI = 0.994–0.999，p = 0.00） 4), 囊乳杆菌 (OR = 0.998, 95%CI = 0.996–1.000, p = 0.048)、Cateni 细菌 (OR = 0.998, 95%CI = 0.996–1.000, p = 0.045) 和 Blautia (OR = 0.9) 97, 95%CI = 0.994–1.000 ，p = 0.038）对此类月经失调有保护作用、瘤胃球菌科UCG011 (OR = 1.002, 95%CI = 1.000–1.003, p = 0.046), DefluviitaleaceaeUCG011 (OR = 1.002, 95%CI = 1.000–1.004, p = 0.027), 埃希氏菌/志贺氏菌 (OR = 1.004, 95%CI = 1.002–1.006, p = 0.0003), 毛螺菌 (OR = 1.004, 95%CI = 1.001–1.008, p = 0.023), 无气旋菌 (OR = 1.004, 95%CI = 1.00 1–1.007, p = 0.010), 和 Marvinbryantia ( OR = 1.003，95%CI = 1.000–1.005，p = 0.026）对此类月经失调有负面影响。经过FDR校正后，结果显示，只有埃希氏菌/志贺氏菌（p= 0.00032，PFDR= 0.0382，OR = 1.004，95%CI = 1.002–1.006）与EFMR相关（主要）。 埃希菌/志贺菌的森林图、漏斗图、留一图、散点图证明了结果的稳定性。

3. EFMR(secondary)、EFIM、IM对肠道微生物的影响

经过FDR校正后、没有发现肠道菌群与EFMR(secondary)、EFIM、IM之间的因果关系。

EFMR(secondary):

EFIM:

IM：

1. 数据集来源

肠道微生物：

来自全球联盟 MiBio-Gen 的 GWAS 数据集的与人类肠道微生物组组成相关的 SNP 被用作工具变量 (IV)。 为了研究人类常染色体遗传变异与肠道微生物组之间的关系，这项多种族大规模 GWAS 汇集了来自 18,340 名参与者的基因分型和 16 核糖体 RNA 基因测序数据。 总共包括 211 个分类单元（131 个属、35 个科、20 个目、16 个纲和 9 个门）在我们的研究中，我们仅保留属的数据。

月经失调：

月经的汇总统计数据来自 GWAS 荟萃分析。1 遗传关联数据包括： (1) 诊断标准 - 主要 ICD10：N92.0 周期规律的月经过多和频繁（EFMR（主要））包含 463,010 参与者（N = 6,641 例，456,369 名对照），总共 9,851,867 个 SNP； （2）诊断标准-二级ICD10：N92.0月经过多且周期规律（EFMR（二级）），包含463,010名受试者（N = 2,698例，460,312名对照），总共9,851,867个SNP； （3）Diagnoses-main ICD10的诊断标准：N92.6月经不调，未明确（IM（unspecified）），包含463,010名参与者（N = 1,279例，461,731对照），总共9,851,867个SNP； (4)Diagnoses-main ICD10的诊断标准：N92月经过多、频繁和不规则(EFIM)，包含361,194名受试者(N = 8,475例，352,719名对照)，总共12,983,417个SNP。

2. MR分析

为了评估暴露因素与结果之间的因果关系，我们使用了 MR-Egger、加权中位数、逆方差加权 （IVW）、简单模式和加权模式。IVW的好处是它可以客观地测量情况，而不会经历水平多效性。因此，多个IV的结果主要基于IVW方法，并辅以其他四种方法为了确保每个IV都与相同的效应等位基因相关，我们在协调暴露和结局统计时排除了回文和不相容的SNP，并排除了与GWAS结局统计无法匹配的暴露相关的SNP。

3. 敏感性分析

这篇文章采用森林图、散点图、留一留图和漏斗图来证明数据不具有异质性及其稳定性。使用MR-PRESSO来检查多效性，剔除具有多效性的SNP;使用Cochran 的 Q 统计量来检验异质性。

这篇文章采用了双向两样本孟德尔设计来探索肠道微生物与月经失调之间的关联。尽管这种设计相对简单，但选题确实非常新颖，值得广大研究者借鉴和学习。