【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生命科学。具体涉及一种分析红细胞和类风湿性关节炎关系的方法。
技术介绍
1、类风湿性关节炎，缩写为ra，是一种以进行性对称性炎症为特征的慢性自身免疫疾病。ra的发病和发展与多种因素有关，如环境、遗传、生活习惯和病毒感染，但尚未确定明确的原因。随着疾病的进展，ra患者的身体功能和生活质量严重下降，对个人、家庭和社会造成重大伤害。因此，特别重要的是在早期预防和控制ra。
2、红细胞对循环系统有重要影响，主要通过运输氧气和二氧化碳。血红蛋白是红细胞的主要组成部分，由两个hbα和两个hbβ亚基组成的四聚体蛋白，对红细胞的执行功能至关重要。血红蛋白减少可能导致组织缺氧。红细胞和血红蛋白可以被准确量化和测量，这使得它成为医学中进行最频繁的实验室测试之一。红细胞的异常常常为各种疾病提供重要的诊断线索。
3、几项研究报告了血细胞成分与ra之间的关联，最近的研究表明红细胞与ra生物学的相关性，表现为红细胞计数与关节病理学的正相关，以及与疾病中炎症生物标志物的正相关。研究表明，ra患者的血红蛋白水平下降并与预后相关。尽管红细胞、血红蛋白水平和ra生物学之间有很强的相关性，但它们是否对ra有潜在的因果效应仍然不清楚，孟德尔随机化使用遗传变异作为工具变量，评估暴露和结果之间的因果关系，从而最小化混杂因素的影响，以获得更可靠的发现，在孟德尔随机化分析中，因果关系的方向来自遗传多态性到结果，但由于血细胞成分与ra的因果效应不清楚，在使用孟德尔随机化分析时，如果存在多效性，那么孟德尔随机化分析的结果可能会被误导，因此需要
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供了一种分析红细胞和类风湿性关节炎关系的方法。
2、一种分析红细胞和类风湿性关节炎关系的方法，包括以下步骤：
3、收集研究数据，所述研究数据包括与红细胞相关的全基因组关联研究数据和类风湿性关节炎全基因组关联研究数据；
4、从所述研究数据中确定红细胞相关的特征的特征数据，所述特征数据依据全基因组显著性阈值、连锁不平衡参数和单核苷酸多态性的f统计量选择出遗传变异，并作为工具变量；其中，所述特征为平均红细胞血红蛋白、平均红细胞血红蛋白浓度、平均红细胞体积、红细胞分布宽度或网织红细胞计数；
5、将工具变量进行双向两样本孟德尔随机化分析，得到暴露对结局的影响程度，从而得到红细胞和类风湿性关节炎关系。
6、优选的，收集研究数据之后，还包括对所述研究数据进行整理，具体包括：
7、利用meta分析对收集到的所述研究数据进行汇总；
8、对汇总后的研究数据的格式整理：包括根据参考基因组信息矫正表型的效应碱基并进行效应值与其频率的换算，去除频率极低的snp。
9、优选的，所述与红细胞相关的全基因组关联研究数据中同一所述特征数据来源于不同的数据集。
10、优选的，所述类风湿性关节炎全基因组关联研究数据来自gwas荟萃分析。
11、优选的，将所述特征数据依据全基因组显著性阈值、连锁不平衡参数和单核苷酸多态性的f统计量选择出遗传变异的步骤包括：
12、基于所述研究数据选择全基因组显著性阈值p<5×10-8的单核苷酸多态性；
13、建立如下连锁不平衡参数：r2<0.001和遗传距离10,000 kb，以确保所述单核苷酸多态性相互独立；
14、计算每个所述单核苷酸多态性的f统计量，选择f统计量超过10的单核苷酸多态性为工具变量。
15、优选的，进行双向两样本孟德尔随机化分析时，采用综合多种分析方法得到暴露对结局的影响程度，所述多种分析方法分别为逆方差加权、mr-egger、加权中位数和加权模式方法。
16、优选的，所述双向两样本孟德尔随机化分析具体包括：
17、分别将平均红细胞血红蛋白、平均红细胞血红蛋白浓度、平均红细胞体积、血红蛋白浓度、红细胞计数、网织红细胞计数、红细胞分布宽度相关snps作为暴露，提取暴露数据；
18、将类风湿性关节炎作为结局，提取结局数据；
19、将提取到的暴露数据和结局数据合并后，分别使用逆方差加权、mr-egger、加权中位数和加权模式方法进行正向孟德尔随机化分析，得到暴露对结局的影响程度，评估红细胞和类风湿性关节炎之间因果关系。
20、优选的，若暴露对结局的影响程度>0表示暴露与结局正相关，若暴露对结局的影响程度<0则表示暴露与结局负相关。
21、优选的，检验暴露对结局的影响程度的显著性，若逆方差加权的p<0.05，则红细胞和类风湿性关节炎之间存在因果关系；
22、若逆方差加权的p≥0.05，mr-egger、加权中位数或加权模式方法的p<0.05，则红细胞和类风湿性关节炎之间有存在因果关系的可能性；
23、若逆方差加权的p≥0.05，mr-egger、加权中位数或加权模式方法的p≥0.05，则红细胞和类风湿性关节炎之间不存在因果关系。
24、优选的，提取暴露数据时使用函数extract_instruments；
25、提取结局数据时使用函数extract_outcome_data；
26、暴露数据和结局数据合并时使用函数harmonise_data。
27、与现有技术相比，本专利技术的有益之处在于：
28、本专利技术使用两样本孟德尔随机化和荟萃分析来研究红细胞和类风湿性关节炎之间的因果关系，利用平均红细胞血红蛋白、平均红细胞血红蛋白浓度、平均红细胞体积、红细胞分布宽度或网织红细胞计数作为研究因素，确定了以上研究因素对ra具有因果关系，而红细胞成分中红细胞计数和血红蛋白浓度没有因果关系，因此，本专利技术明确了红细胞成分和ra之间的因果关系，并证实了本专利技术的方法得到的分析结果的稳健性。利用本专利技术的方法可以确认红细胞成分和ra之间的因果关系。
29、不同数据集和四种研究方法的发现一致表明，平均红细胞血红蛋白、平均红细胞血红蛋白浓度、平均红细胞体积、红细胞分布宽度和网织红细胞计数与ra有因果关系。这一发现间接表明，红细胞和血红蛋白水平的升高与ra发展风险增加有关。
30、本专利技术证实了红细胞对ra的因果效应，并确定了红细胞血红蛋白、平均红细胞血红蛋白浓度、平均红细胞体积、红细胞分布宽度和网织红细胞计数对ra的因果风险效应。此外，本专利技术的结果表明ra与mch和mcv的降低有关。
31、本专利技术提出考虑红细胞指标在筛选ra高危人群的潜在作用，为ra的预防和治疗提供了新的视角。
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1.一种分析红细胞和类风湿性关节炎关系的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，收集研究数据之后，还包括对所述研究数据进行整理，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述与红细胞相关的全基因组关联研究数据中同一所述特征数据来源于不同的数据集。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述类风湿性关节炎全基因组关联研究数据来自GWAS荟萃分析。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述特征数据依据全基因组显著性阈值、连锁不平衡参数和单核苷酸多态性的F统计量选择出遗传变异的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行双向两样本孟德尔随机化分析时，采用综合多种分析方法得到暴露对结局的影响程度，所述多种分析方法分别为逆方差加权、MR-Egger、加权中位数和加权模式方法。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述双向两样本孟德尔随机化分析具体包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，若暴露对结局的影响程度>0表
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，检验暴露对结局的影响程度的显著性，若逆方差加权的p<0.05，则红细胞和类风湿性关节炎之间存在因果关系；
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，提取暴露数据时使用函数extract_instruments；
...【技术特征摘要】
1.一种分析红细胞和类风湿性关节炎关系的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，收集研究数据之后，还包括对所述研究数据进行整理，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述与红细胞相关的全基因组关联研究数据中同一所述特征数据来源于不同的数据集。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述类风湿性关节炎全基因组关联研究数据来自gwas荟萃分析。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述特征数据依据全基因组显著性阈值、连锁不平衡参数和单核苷酸多态性的f统计量选择出遗传变异的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行双向两样本孟德尔随机化分...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜东伯，杨琨，常远航，念金梁，袁青宏，孙煜博，张宇丝，王静，秦伟栋，王佳伟，周兵权，丁伟杰，陈隆宇，郑阳，李东宇，刘奕为，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军军医大学，
类型：发明
国别省市：
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