狭义因果关系错误中的结果及其客观归属

狭义因果关系错误在解决路径上存在主观归责与客观归属之分,主观归责中又存在因果关系认识不要说与必要说的分歧,以上分歧的根源在于因果关系。狭义因果关系错误的本质应是结果归属,刑法理论逐渐公认因果关系的判断涉及规范层面的归属,因此,因果关系实际也是结果归属的问题。相当因果关系学说与客观归属理论在适用过程中逐渐暴露出缺陷,危险的现实化理论展现出了更规范的判断标准,并与我国司法实践的处理思路一致,应予提倡。只是目前对其理解仍未摆脱相当因果关系学说的影响,事实上,因果关系的判断无需以模糊的“通常性”为依据,也不必照搬日本的类型化分析方法,其评价的核心应是在科学司法鉴定的基础上,判断实行行为对结果的贡献。

基于因果干预的微服务系统故障根因分析方法

针对现有故障根因分析方法因果关系丢失、在复杂环境中分析效率低下以及缺乏对于非机器指标故障类型分析能力的问题,提出一种基于因果干预的微服务系统故障根因分析(CIMF-RCA)方法。首先,利用马尔可夫假设和调用模式对调用链和微服务进行筛选,从而缩减干预识别的搜索空间并提高故障根因分析方法在复杂环境中的效率;其次,通过解析并融合非结构化的日志数据,实现机器指标数据和日志数据的联合分析;最后,引入因果贝叶斯网络(CBN)和干预数据,提出一种改进的干预识别算法及分治的故障根因分析方式。在大规模微服务基准平台TrainTicket上进行实验的结果表明,对比表现最优的根本原因发现(RCD)方法,所提CIMF-RCA方法的Top-5平均准确率提高了26.33个百分点,所需时间减少了41.61%;而在RCD无法识别的非机器指标故障类型中,所提方法的Top-5准确率达到了77.00%。可见,所提方法能有效地分析微服务系统中的故障根因。

因果学习方法和应用概述

机器学习是人工智能和数据科学的核心所在,被广泛应用于教育、交通运输和制造业等领域;随着机器学习的发展及应用领域的延伸,模型在可解释性和公平性等方面显现了一些需要解决的问题。因果学习作为一种将因果关系和机器学习技术相结合的方法,可以增强模型的可解释性,解决公平性等问题,其研究已逐渐成为学术界的热点。因此,在介绍因果学习的相关理论知识的基础上,根据因果学习所能解决的问题对因果解释、因果监督学习、因果公平、因果强化学习等技术进行了全方位的分析概述;从多角度归纳了因果学习在医学、农业和智能制造等领域的应用。最后,总结了因果学习存在的一些开放性问题和挑战,并给出了未来的研究方向,旨在推动因果学习的不断发展。

免疫细胞与膝骨关节炎之间因果作用:一项两样本双向孟德尔随机化分析

背景:膝骨关节炎是一种常见的关节软骨及周围组织损伤的慢性炎症性疾病,而免疫细胞在膝骨关节炎免疫炎症反应中起到重要作用,但其中的具体机制仍有待深入研究。目的:采用孟德尔随机化方法来评估731种免疫细胞表型与膝骨关节炎风险之间的潜在因果关系。方法:使用全基因组关联分析(GWAS)目录中公开获取731种免疫细胞表型的全基因组关联分析统计数据(从GCST0001391到GCST0002121)和IEUGWAS数据库中膝骨关节炎的全基因组关联分析数据(ebi-a-GCST007090)。采用逆方差加权法、MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法来研究免疫细胞与膝骨关节炎之间的因果关系。敏感性分析用于检验孟德尔随机化分析结果是否可靠,然后以同样方法进行反向孟德尔随机化分析。结果与结论:①正向分析结果表明,共有4种免疫细胞表型与膝骨关节炎有显著的因果关系(FDR<0.20),其中B细胞中的CD27 on CD24+CD27+(OR=1.026,P=0.00026,Pfdr=0.18)、髓系细胞中的CD33 on CD33dim HLA DR-(OR=1.014,P=0.00050,Pfdr=0.18)以及Treg细胞中的CD45RA+CD28-CD8br%CD8br(OR=1.001,P=0.00078,Pfdr=0.18)与膝骨关节炎风险呈直接的正向因果关联;单核细胞中PDL-1 on monocyte(OR=0.952,P=0.00098,Pfdr=0.18)与膝骨关节炎风险呈直接的负向因果关联。②反向分析结果表明,当膝骨关节炎作为暴露数据时,与731种免疫细胞表型均不具有显著因果关系(FDR<0.20)。③敏感性分析结果显示:双向孟德尔随机化的Cochran’s Q检验和MR-Egger回归法结果P值均大于0.05,表明免疫细胞表型与膝骨关节炎之间的因果效应分析不存在显著的异质性和多效性。④上述结果证实,CD27 on CD24+CD27+,CD33 on CD33dim HLA DR-,CD45RA+CD28-CD8br%CD8br以及PDL-1 on monocyte免疫细胞表型与膝骨关节炎之间可能具有较为显著的潜在因果关系,这为研究膝骨关节炎的生物学机制及探索膝骨关节炎的早期防治提供有价值的线索,也为干预性药物的开发提供了新的方向。

九十一种炎症蛋白与颈椎间盘退变的因果关系

背景:颈椎间盘退变是一种常见的退行性疾病,而炎症蛋白在颈椎间盘退变中起到重要作用,但其中的具体机制仍有待深入研究。目的:采用孟德尔随机化方法来评估91种炎症蛋白与颈椎间盘退变之间的潜在因果关系。方法:获取91种炎症蛋白的全基因组关联分析统计数据(从GCST90274758到GCST90274848)和芬兰数据库中颈椎间盘退变的全基因组关联分析数据(finngen_R10_M13_CERVICDISCV)。采用逆方差加权法、MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法来研究炎症蛋白与颈椎间盘退变之间的因果关系。敏感性分析检验孟德尔随机化分析结果是否可靠,然后以同样方法进行反向孟德尔随机化分析。结果与结论:①正向分析结果表明,共有6种炎症蛋白与颈椎间盘退变有显著的因果关系,其中胶质细胞系源性神经营养因子水平(OR=1.095,95%CI:1.012-1.184,P=0.023)、白细胞介素4水平(OR=1.094,95%CI:1.002-1.194,P=0.045)和单核细胞趋化蛋白1水平(OR=1.062,95%CI:1.001-1.127,P=0.048)与颈椎间盘退变风险呈直接的正向因果关联;白细胞介素17 C水平(OR=0.906,95%CI:0.839-0.979,P=0.013)、白细胞介素18水平(OR=0.924,95%CI:0.866-0.986,P=0.017)和白细胞介素2水平(OR=0.894,95%CI:0.821-0.973,P=0.010)与颈椎间盘退变风险呈直接的负向因果关联。②反向分析结果表明,当颈椎间盘退变作为暴露数据时,与91种炎症蛋白均不具有显著因果关系。③敏感性分析结果显示:双向孟德尔随机化的Cochran’s Q检验、MR-Egger回归法和MR-PRESSO结果P值均大于0.05,表明炎症蛋白与颈椎间盘退变之间的因果效应分析不存在显著的异质性和多效性。④上述结果证实,胶质细胞系源性神经营养因子水平、白细胞介素4水平、单核细胞趋化蛋白1水平、白细胞介素17C水平、白细胞介素18水平和白细胞介素2水平与颈椎间盘退变之间可能具有较为显著的潜在因果关系,这为研究颈椎间盘退变潜在的机制、探索颈椎间盘退变的早期防治以及相关的药物治疗提供了有价值的线索。

外周血细胞与骨质疏松症的因果关系

背景:流行病学调查和一些实验表明,外周血细胞和骨质疏松症存在密切关系,但两者在遗传学层面上的因果关系尚不清楚。目的:运用孟德尔随机化探究外周血细胞和骨质疏松症的因果关系。方法:从BCX、MRC-IEU等数据库分别获取外周血细胞、不同年龄段全身骨密度、跟骨骨密度的GWAS数据集,将血细胞作为暴露数据,不同年龄段骨密度及跟骨骨密度作为结局数据,使用逆方差加权法、MR-Egger、加权中值法、加权中位数、简单中位数等方法进行孟德尔随机化分析,使用Cochran’s Q、MR-Egger回归、Leave-one-out法等检验对结果进行异质性、多效性和敏感性评估,用β值评估暴露与结局的因果关系。结果与结论:①因Cochran’s Q结果显示孟德尔随机化结果存在异质性,故研究结果以逆方差加权法结果为标准。逆方差加权结果显示:当不同年龄段骨密度作为结局时,白细胞计数与(45-60岁)全身骨密度呈负向因果关系(β=-0.07,95%CI:-0.13,-0.01,P=0.02),单核细胞计数与(45-60岁)全身骨密度呈正向因果关系(β=0.05,95%CI:0.00,0.10,P=0.037),白细胞计数、嗜碱性粒细胞计数与(>60岁)全身骨密度呈负向因果关系(β=-0.04,95%CI:-0.07,-0.01,P=0.005;β=-0.04,95%CI:-0.07,-0.00,P=0.038),血红蛋白浓度及红细胞压积与(>60岁)全身骨密度呈正向因果关系(β=0.04,95%CI:0.01,0.08,P=0.012;β=0.04,95%CI:0.00,0.07,P=0.039),白细胞计数与(未区分年龄段)全身骨密度呈负向因果关系(β=-0.10,95%CI:-0.16,-0.03,P=0.002);当跟骨骨密度作为结局时,白细胞计数与跟骨骨密度呈负向因果关系(β=-0.04,95%CI:-0.07,-0.01,P=0.016),血红蛋白浓度、红细胞压积与跟骨骨密度呈正向因果关系(β=0.05,95%CI:0.01,0.08,P=0.007;β=0.05,95%CI:0.01,0.08,P=0.004)。②为保证结果稳健性,将外周血细胞与不同年龄段全身骨密度、跟骨骨密度的孟德尔随机化结果进行Meta分析,结果提示对数变换后的白细胞计数每降低一个标准差,会使骨密度降低的风险减少5%(OR=0.95,95%CI:0.94,0.97,P<0.001);血红蛋白浓度、红细胞压积每增加一个标准差,会使骨密度降低风险减少4%(OR=1.04,95%CI:1.03,1.06,P<0.001)。③结果提示:外周血细胞中白细胞计数增加是骨密度的风险因素;红细胞压积、血红蛋白浓度增高是骨密度的保护因素。

基于跨域因果图的FCC分馏系统攻击故障辨识方法

针对催化裂化(fluid catalytic cracking,FCC)分馏系统在网络攻击和系统故障具有相似特征情况下难以辨识的问题,提出了一种基于跨域因果图的攻击故障辨识方法。首先,将数据驱动和拓扑知识融合以构建跨域因果图,涵盖物理层和信息层的变量节点和设备节点;其次,结合多源异常证据集,设计了基于弗洛伊德的异常因果传播路径搜索算法,得到异常节点间的因果传播路径;最后根据必经点约束、单点异常约束、必经点最大数量约束等条件,结合异常发生时间,得到异常传播路径的最小树型图,根据根节点位置判断系统异常类型。该方法在FCC分馏仿真系统上验证了有效性,结果表明其辨识准确率为94.84%,对正常工况、故障工况和攻击工况的检测召回率分别为97.11%、93.25%、95.30%,相比同类方案,该方法不仅解决了相似特征带来的辨识难题,还能在保证较高的辨识准确率的同时,给出异常传播路径,为安全防护提供报警信息。

基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法

随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的风电功率短期预测方法。首先将极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模为结构因果模型(structural causal model, SCM),在此基础上计算隐藏层神经元与输出层神经元之间的平均因果效应向量。然后将该平均因果效应向量与输出层权重相结合构成因果正则化项,在最小化训练误差的同时最大化网络的因果关系,以进一步提升模型的预测准确性和预测稳定性。最后,以国内蒙西某风电场数据为例,与采用特征选择或不采用特征选择的预测模型相对比,验证了所提方法的有效性和适用性。

两样本孟德尔随机化分析循环炎症细胞因子与骨密度的因果关联

背景:最近许多研究表明,炎症细胞因子与骨质疏松症和骨密度之间存在密切关系,然而炎症细胞因子与骨密度之间的因果关系尚未完全揭示。目的:采用两样本孟德尔随机化方法探究炎症细胞因子与骨密度之间潜在的因果关系。方法:从全基因组关联研究(GWAS)公开数据库中筛选出与41种循环炎症细胞因子相关的单核苷酸多态性作为工具变量。骨密度的GWAS汇总数据来自骨质疏松症遗传因素联盟(GEFOS),共涉及32735名欧洲血统的个体。逆方差加权法作为主要的分析方法来评估因果效应,加权中位数法、MR Egger回归法、简单中位数法和加权中值方法用于补充说明。利用MR-Egger Intercept和MR-PRESSO分析方法进行多效性检验,采用Cochran’s Q检验结果是否存在异质性,同时使用留一法评估结果的稳定性。另外,为了更准确地评估因果关系,采用Bonferroni校正来确定与骨密度有强因果关系的炎症细胞因子。结果与结论:①逆方差加权法分析结果显示,白细胞介素8与腰椎骨密度之间呈正向因果关系(β=0.075,95%CI:0.033-0.117,P=0.0005),白细胞介素17与腰椎骨密度之间呈负向因果关系(β=-0.083,95%CI:-0.152至-0.014,P=0.018),肿瘤坏死因子b与股骨颈骨密度之间可能存在负向因果效应(β=-0.053,95%CI:-0.088至-0.018,P=0.003),碱性成纤维细胞生长因子与股骨颈骨密度之间可能存在正向因果关系(β=0.085,95%CI:0.016-0.154,P=0.015),巨噬细胞炎症蛋白1a与全身骨密度之间可能存在负向因果效应(β=-0.056,95%CI:-0.105至-0.007,P=0.025),白细胞介素5、基质衍生因子1a、肝细胞生长因子、白细胞介素4与足跟骨密度之间存在负向因果效应(β=-0.019,95%CI:-0.031至-0.006,P=0.004;β=-0.022,95%CI:-0.038至-0.005,P=0.010;β=-0.021,95%CI:-0.041至-0.002,P=0.030;β=-0.016,95%CI:-0.032至-0.001,P=0.034),神经生长因子、粒细胞集落刺激因子与足跟骨密度之间存在正向因果关系(β=0.019,95%CI:0.002-0.036,P=0.033;β=0.011,95%CI:0.000-0.022,P=0.050);经Bonferroni校正后发现,白细胞介素8与腰椎骨密度之间有强正向因果效应(P=0.0005)。MR Egger法、加权中位数法、简单中位数法和加权中值法分析结果方向一致。②敏感性分析结果显示,循环炎症细胞因子对骨密度的因果效应没有异质性、多效性或异常值。

可干预因素与关节运动损伤的因果关系

背景:生活方式、代谢特征及营养摄入等干预因素与关节运动损伤的因果关系逐渐得到临床研究的重视,然而可干预因素与关节运动损伤的因果关系尚不明确。目的:运用孟德尔随机化的方法,探讨可干预因素与关节运动损伤的因果关系,为运动损伤预防提供依据。方法:从公开数据库获取可干预因素和关节运动损伤的GWAS数据集,运用逆方差加权法、MR-Egger法、加权中位数法探讨生活方式、代谢特征、营养摄入与关节运动损伤的因果关系。敏感性分析方面,采用Cochran’s Q检验、MR-Egger回归、留一法和MR-PRESSO,以验证结果的稳定性和可靠性。结果与结论:①生活方式方面,咖啡(OR=0.29,95%CI:0.10-0.79,P=0.016)、茶消耗量(OR=0.41,95%CI=0.19-0.85,P=0.017)与足踝关节运动损伤风险下降,咖啡消耗量(OR=3.31,95%CI=1.02-10.73,P=0.046)与肩关节运动损伤风险上升具有潜在因果关系;从未吸烟(OR=0.78,95%CI=0.70-0.87,P=1.49×10^(-5))与足踝关节运动损伤风险下降具有显著因果关系。②代谢特征方面,钙水平(OR=0.88,95%CI=0.79-0.98,P=0.017)与手腕关节运动损伤风险下降具有潜在因果关系。③营养摄入方面,维生素A摄入(OR=1.08,95%CI:1.02-1.13,P=0.007)与膝关节运动损伤风险增加具有潜在因果关系。④敏感性分析方面,Cochran’s Q检验显示存在异质性(P<0.05),故采用随机效应模型分析。MR-Egger回归、MR-PRESSO检验未发现水平多效性(P>0.05),留一法显示逐个剔除单核苷酸多态性后,结果具有稳定性。⑤此研究初步揭示生活方式、代谢特征及营养摄入等可干预因素对关节运动损伤风险的影响,为关节运动损伤的预防提供研究证据与研究方向。

夏日户外时间与近视的因果关系:基于孟德尔随机化研究

目的采用两样本孟德尔随机化方法(MR)研究夏日户外时间对于近视的因果关系。方法本研究进行了两样本孟德尔随机化分析,对全基因组关联研究(GWAS)的汇总数据进行分析,以确定夏日户外时间是否对近视产生因果影响。暴露事件和结局事件的汇总数据仅来自欧洲裔,以全基因组显著(P<0.5×10^(-8))和独立(r 2<0.001)单核苷酸多态性(SNP)作为工具变量,本次夏日户外时间的数据共包含419314例样本,近视数据共包含367906例样本。以OR值评价夏日户外时间对近视风险的因果关系。同时分析了异质性和敏感性的效果估计的稳健性和多效性。结果使用33个SNP进行分析后,随机效应逆方差加权IVW结果:OR=0.6049522,95%CI为0.527~0.693,P=4.959237×10^(-13),研究发现,夏日户外时间和近视有负向因果关系,同时,在效果估计中具有一定的异质性(I^(2)=0.42)及没有发现显著多效性(截距=-0.0066,SE=0.00482,P=0.182)。IVW分析结果显示,夏日户外时间缩短可以增加患近视的风险。同时,使用加权中值法(WM)和MR-Egger回归法分析也表现出相似的结果。敏感性分析结果显示,遗传多效性不会对结果产生偏倚。综上所述,对数变换后的夏日户外时间每降低一个标准差,会导致近视的风险增加39%。结论夏日户外时间对近视的发生可能存在负向因果关系。

组织蛋白酶与骨密度的因果关系:双向孟德尔随机化分析

背景:既往研究表明,中老年人体内组织蛋白酶K水平可通过影响骨密度来干预骨质疏松的发生和发展,但组织蛋白酶家族与其他人群骨密度之间是否存在因果关系仍未知。目的:探讨组织蛋白酶与骨密度的因果关系。方法:从IEU Open GWAS数据库提取与8种组织蛋白酶相关的遗传位点作为工具变量,以5个年龄段人群的骨密度作为结局。通过双向孟德尔随机化分析,评估组织蛋白酶与骨密度的因果关系。使用Cochran’s Q检验评估遗传工具变量的异质性,使用MR-Egger截距检验评估多效性,使用留一法评估作为工具变量的单核苷酸多态性对暴露和结局因果关系影响的敏感性。结果与结论:①正向孟德尔随机化的逆方差加权法结果显示,组织蛋白酶H与>45岁且≤60岁人群的骨密度呈负相关[OR(95%CI)=0.965(0.94-0.99),P=0.04],组织蛋白酶Z与>30岁且≤45岁人群的骨密度呈负相关[OR(95%CI)=1.06(1.00-1.11),P=0.03];②敏感性分析结果显示因果关系稳定,MR-Egger截距分析未检测到潜在的水平多效性;③反向孟德尔随机化结果显示,骨密度对组织蛋白酶无显著反向作用;④上述结果证实,组织蛋白酶对部分年龄段人群骨密度会造成影响,可能会增加骨质疏松症的发病风险,应给予更多关注。

基于非稳态加性噪声模型的因果发现算法

因果发现旨在通过观测数据挖掘变量间的因果关系。现有的因果发现方法大多假定数据的产生过程是平稳的,然而在实际环境下往往不满足稳态假设,导致结果不可靠。研究发现,在一些场景中的非稳态扰动与时序信息高度相关。因此,在加性噪声模型基础上将非稳态扰动刻画为一项关于时序信息的函数,设计非稳态加性噪声模型,并给出非稳态加性噪声模型的识别条件,提出一种两阶段的因果关系学习算法。第1阶段利用回归计算得到变量残差,再检验残差与回归特征集的独立性从而选出叶子节点,迭代得到观测变量集的因果次序;第2阶段再次进行回归计算和独立性检验,消除第1阶段中冗余的因果关系,从而得到观测变量集的因果结构。实验结果表明,与基于约束的异构/非平稳因果发现、LPCMCI和Ti MINo算法相比,该算法在仿真数据集上取得了最优的效果,平均F1值达到0.85;而在真实因果结构数据集中,该算法的F1值平均提升41.12%,能够从非稳态数据集中恢复出更多因果结构的信息。

内脏脂肪组织与骨关节炎因果关联的分析

背景:尽管肥胖与骨关节炎之间存在关联,但作为肥胖关键因素的内脏脂肪组织与骨关节炎之间的因果关系尚不明确。目的:采用两样本孟德尔随机化方法探讨内脏脂肪组织与骨关节炎的因果关系。方法:从大规模全基因组关联分析(GWAS)中筛选出221个与内脏脂肪组织强相关且无连锁不平衡的单核苷酸多态性。骨关节炎的汇总数据来自一项大型全基因组关联分析,纳入了来自9个不同人群多达826690名受试者(177517名骨关节炎患者和649173名对照)。采用两样本孟德尔随机化评估内脏脂肪组织与早期任意部位骨关节炎(45岁之前)、任意部位骨关节炎、膝骨关节炎、髋骨关节炎、膝/髋骨关节炎、脊柱骨关节炎、拇指骨关节炎、手指骨关节炎之间的因果关联。以逆方差加权为主要方法进行孟德尔随机化分析,同时将加权中位数法、MR-Egger法用于补充说明。结果与结论:①逆方差加权分析结果显示,内脏脂肪组织对早期任意部位骨关节炎(OR=1.91,95%CI:1.64-2.24,P=6.04×10^(-16))、任意部位骨关节炎(OR=1.44,95%CI:1.38-1.49,P=3.65×10^(-75))、膝骨关节炎(OR=1.87,95%CI:1.75-2.00,P=1.29×10-79)、髋骨关节炎(OR=1.34,95%CI:1.24-1.45,P=2.84×10^(-14))、膝/髋骨关节炎(OR=1.71,95%CI:1.62-1.80,P=2.97×10^(-83))、脊柱骨关节炎(OR=1.42,95%CI:1.31-1.54,P=8.89×10^(-17))、拇指骨关节炎(OR=1.26,95%CI:1.10-1.44,P=6.21×10^(-4))、手指骨关节炎(OR=1.29,95%CI:1.13-1.49,P=2.68×10^(-4))具有正向因果效应;②敏感性分析结果显示,内脏脂肪组织对8种骨关节炎的因果效应没有异质性、多效性或异常值;③结果提示内脏脂肪组织是骨关节炎的风险因素,过多的内脏脂肪组织可能会增加患骨关节炎的风险。

基于孟德尔随机化探讨肠道菌群与失眠的因果关联研究

背景随着失眠的发病率逐渐升高,其严重影响患者的精神及工作状态。肠道菌群被认为是失眠的一个危险因素,但目前存在相关证据较为缺乏的问题,难以准确认识二者之间的关系。目的使用两样本孟德尔随机化作为研究方法,探索肠道菌群与失眠之间的因果关系。方法使用MiBioGen联盟进行的最大可用全基因组关联研究荟萃分析(n=18340)中肠道菌群的汇总统计数据,根据预设的阈值提取与196种肠道微生物相对丰度显著相关的单核苷酸多态性(SNPs)作为工具变量(IVs)。失眠的汇总统计数据来自英国生物样本库(UK Biobank)(n=462341)。采用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归、加权中位数法(WME)、加权众数法(WM)等检测肠道菌群与失眠之间的因果关系,其中以IVW法为主,根据效应指标优势比(OR)和95%置信区间(CI)评估结果。结合敏感性分析、异质性检验、基因多效性检验和异常值检验(MR-PRESSO)等方法来验证结果的稳定性和可靠性。并对发现与失眠有因果关系的菌群进行反向孟德尔随机化分析。结果IVW结果显示蔷薇菌属(OR=0.787,95%CI=0.671~0.923,PFDR=0.016)、丹毒杆菌属(OR=0.880,95%CI=0.794~0.976,PFDR=0.077)、副普雷沃菌属(OR=0.891,95%CI=0.801~0.991,PFDR=0.083)、瘤胃球菌属UCG014组(OR=0.818,95%CI=0.697~0.961,PFDR=0.072)、巴斯德菌科(OR=0.897,95%CI=0.814~0.988,PFDR=0.081)、巴斯德菌目(OR=0.897,95%CI=0.814~0.988,PFDR=0.094)和失眠有关,未发现IVs存在基因多效性或显著异质性。根据反向孟德尔随机化分析结果,失眠对肠道菌群无显著的因果影响。结论蔷薇菌属、丹毒杆菌属、副普雷沃菌属、瘤胃球菌属UCG014组、巴斯德菌科、巴斯德菌目6种肠道菌群丰度与失眠的发病风险呈负相关,即丰度降低会增加失眠的发病风险,为失眠的保护因素。

针刺治疗单侧基底节缺血性卒中后抑郁相关脑区效应连接变化:基于fMRI的格兰杰因果分析

目的:基于静息态fMRI探讨手足十二针疗程干预对单侧基底节缺血性卒中后抑郁相关脑区的影响和经穴特异性。方法:纳入42例卒中后抑郁患者,随机分为真穴组23例、假穴组19例;另招募28例健康人作为对照组。真穴组行手足十二针治疗,假穴组在经穴旁开1寸针刺,2组在针刺前后行MRI扫描;对照组未行针刺干预,仅行MRI扫描。选取双侧梭状回、丘脑、小脑前下、基底神经节、小脑后下作为ROI,比较真穴组、假穴组针刺前后及真穴组、假穴组针刺后与对照组间格兰杰因果关系(GC)。结果:假穴组针刺后右侧梭状回→左侧基底节的GC减弱,差异有统计学意义(P<0.05);真穴组针刺后左侧丘脑→右侧梭状回、右侧梭状回→右侧基底节、左侧丘脑→左侧小脑后下的GC增强,左侧小脑前下→左侧梭状回、左侧小脑前下→右侧基底节、左侧基底节→右侧小脑后下、左侧小脑后下→右侧小脑后下的GC减弱,差异均有统计学意义(均P<0.05);假穴组针刺前右侧丘脑→左侧梭状回、左侧小脑前下→右侧梭状回、左侧小脑前下→左侧丘脑、右侧小脑后下→右侧丘脑、右侧梭状回→左侧小脑前下、右侧丘脑→右侧小脑后下的GC强于对照组,右侧梭状回→左侧基底节、右侧丘脑→左侧小脑后下的GC弱于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05);真穴组针刺前右侧丘脑→左侧梭状回、左侧基底节→左侧小脑前下、左侧小脑前下→左侧基底节强于对照组,右侧丘脑→左侧小脑后下弱于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论:手足十二针对左半球抑郁相关脑区存在激活驱动属性和优先激活倾向;假穴对脑区间效应连接激活效率低于真穴,且存在半球间激活代偿、激活滞后,提示穴位有特异性。

肠道菌群与心房颤动因果关系的双向孟德尔随机化研究

目的:采用孟德尔随机化研究(MR)探讨肠道菌群与心房颤动(AF)之间的因果关系。方法:基于全基因组关联研究数据库,以单核苷酸多态性(SNP)作为工具变量,采用双向MR评估肠道菌群与AF的因果关系,同时使用异质性检验和敏感性分析验证结果的稳定性和可靠性。结果:7种肠道菌群与AF存在因果关系,黏胶球形菌门、黏胶球形菌纲、双歧杆菌目、双歧杆菌科、肠杆菌属、活泼瘤胃球菌属菌群是AF的保护因素,毛螺菌属菌群UCG008是AF的危险因素,敏感性分析Cochran's Q检验、MR-Egger、MR-PRESSO检验结果显示无异质性和水平多效性(P>0.05)。留一法结果表明,逐一剔除单个SNP,OR及95%CI没有发生明显改变,说明结果可靠。逆方差加权法结果表明,AF病情程度与红斑梭菌属菌群呈正相关,与α-变形菌纲、红螺菌科、粪杆菌属菌群呈负相关,敏感性分析Cochran's Q检验、MR-Egger、MR-PRESSO检验结果显示无异质性和水平多效性(P>0.05)。结论:肠道菌群与AF互为因果关系,AF发病与肠道菌群有关。

甲状腺功能异常与焦虑症因果关联的孟德尔随机化研究

目的采用两样本孟德尔随机化(MR)分析探讨甲状腺功能异常与焦虑症的因果关系。方法本研究采用双样本MR方法,暴露因素为甲状腺功能异常,结局指标为焦虑症。筛选工具变量,主要采用逆方差加权法(IVW)分析甲状腺功能异常与焦虑症的因果关系,同时采用MR-Egger回归法、加权众数法、加权中位数法、简单模式法对IVW分析结果进行补充。采用Cochran’s Q检验判断单核苷酸多态性(SNPs)间的统计学异质性,采用MR-Egger回归法的截距项评估SNPs是否存在水平多效性,采用留一法评估单个SNP对IVW分析结果的影响。为避免反向因果关系,将焦虑症作为暴露因素,甲状腺功能异常作为结局指标,进行MR分析。结果本研究共筛选出13个与甲状腺功能亢进症强相关的SNPs,剔除回文序列3个SNPs,最终纳入10个与甲状腺功能亢进症强相关的SNPs。IVW(OR=0.933,95%CI:0.883~0.986,P=0.014)分析结果显示,甲状腺功能亢进症会增加焦虑症的发病风险,虽然MR-Egger回归法(OR=0.997,95%CI:0.826~1.202,P=0.975)、加权中位数法(OR=0.959,95%CI:0.893~1.030,P=0.249)、简单模式法(OR=0.954,95%CI:0.867~1.050,P=0.364)和加权模式法(OR=0.963,95%CI:0.892~1.041,P=0.369)分析结果显示,甲状腺功能亢进症不会增加焦虑症的发病风险,但其β值与IVW的β值方向一致。共筛选出23个与甲状腺功能减退症强相关的SNPs,去除回文序列3个SNPs,最终纳入20个与甲状腺功能减退症高度相关的SNP。IVW(OR=0.352,95%CI:0.141~0.879,P=0.025)分析结果显示,甲状腺功能减退症会增加焦虑症的发病风险,虽然MR-Egger回归法(OR=0.452,95%CI:0.054~3.798,P=0.474)、加权中位数法(OR=0.484,95%CI:0.134~1.751,P=0.269)、简单模式法(OR=0.324,95%CI:0.048~2.198,P=0.263)和加权模式法(OR=0.592,95%CI:0.130~2.691,P=0.506)分析结果显示,甲状腺功能减退症不会增加焦虑症的发病风险,其β值与IVW的β值方向一致。Cochran’s Q检验结果显示,工具变量甲状腺功能亢进症不存在异质性(Q=7.884,P=0.546),工具变量甲状腺功能减退症不存在异质性(Q=11.027,P=0.923)。MR-Egger回归法的截距分析显示,以甲状腺功能亢进症为暴露因素,焦虑症为结局指标的研究没有水平多效性(egger_intercept=-0.0130,P=0.491),以甲状腺功能减退症为暴露因素,焦虑症为结局指标的研究没有水平多效性(egger_intercept=-0.0020,P=0.801)。漏斗图和密度图显示,所有SNPs的分布基本对称,提示作为工具变量的SNP,推断出来的因果关系可靠,受潜在因素的影响较小。反向MR、IVW分析发现,暴露因素焦虑症与甲状腺功能亢进症不存在因果关系(OR=1.102,95%CI:0.913~1.331,P=0.311),暴露因素焦虑症与甲状腺功能减退症不存在因果关系(OR=1.002,95%CI:0.998~1.007,P=0.274)。结论甲状腺功能异常会增加焦虑症的发病风险。

基于孟德尔随机化的血脂与糖尿病肾脏疾病因果关系的研究

目的利用大规模人群全基因组关联研究的汇总数据,通过孟德尔随机化分析探究血脂与糖尿病肾脏疾病(diabetic kidney disease,DKD)之间的关系。方法利用逆方差加权法、加权中位数法、孟德尔随机化-Egger回归法对三酰甘油(triglyceride,TG)、总胆固醇(total cholesterol,TC)、高密度脂蛋白(high density lipoprotein,HDL)、低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL)与DKD的因果关系进行孟德尔随机化分析。以OR值和95%CI评价TG、TC、HDL、LDL等血脂指标与DKD风险的因果关系。其次进行敏感性分析来验证结果的可靠性,使用Cochran Q检验异质性,孟德尔随机化-Egger-截距检验是否存在水平多效性,Steiger检验方向性,留一法分析确定是否具有潜在影响的单核苷酸多态性等。结果逆方差加权法作为主要分析方法,其分析结果显示,遗传预测的TG(OR=1.428,95%CI:1.150~1.774,P=0.001)、TC(OR=0.683,95%CI:0.486~0.960,P=0.028)与DKD存在因果关系,HDL(OR=0.879,95%CI:0.707~1.092,P=0.244)、LDL(OR=0.911,95%CI:0.698~1.191,P=0.496)没有证据可以证明其与DKD存在因果关系。结论TG、TC在DKD发病中可能发挥作用,而没有证据证明HDL、LDL在DKD的发病中发挥作用。

心血管疾病与子宫内膜异位症因果关联的双样本孟德尔随机化研究

目的:采用孟德尔随机化(MR)方法研究心血管疾病(CVD)与子宫内膜异位症(EM)之间的双向因果关系。方法:根据预设的阈值从心血管疾病的全基因组关联研究数据中提取出与其强相关的独立单核苷酸多态性位点(SNP)作为工具变量,主要采用逆方差加权法(IVW)评估CVD与EM发生风险的关联;并辅以MR-Egger回归、MR-PRESSO、Cochran’s Q检验和“留一法”的敏感性分析来评估因果关系,检验结果的可靠性。结果:在MR分析中显示CVD和EM之间存在明显的因果关系(OR=1.333,95%CI:1.120~1.587,P=0.001)。在反向MR分析中显示,EM与CVD之间不存在明显因果关系。结论:遗传学预测CVD与EM的发生风险升高有关。