【摘 要】
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骨质疏松症是一种全身性骨病,该疾病会引发骨矿物密度、骨质量下降、骨微结构破坏以及骨脆性增加从而导致骨折,引起严重的并发症,甚至可引发残疾或死亡。识别骨质疏松症的风险因素对于该疾病的发病机制研究和预防至关重要。目前为止,一些体格指标与骨质疏松症之间的因果关系仍需进一步研究。本研究使用孟德尔随机化（Mendelian Randomization,MR）方法对身高、身体质量指数（Body Mass In
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骨质疏松症是一种全身性骨病,该疾病会引发骨矿物密度、骨质量下降、骨微结构破坏以及骨脆性增加从而导致骨折,引起严重的并发症,甚至可引发残疾或死亡。识别骨质疏松症的风险因素对于该疾病的发病机制研究和预防至关重要。目前为止,一些体格指标与骨质疏松症之间的因果关系仍需进一步研究。本研究使用孟德尔随机化（Mendelian Randomization,MR）方法对身高、身体质量指数（Body Mass Index,BMI）、腰臀比（Waist-to-Hip Ratio,WHR）、臀围（Hip Circumference,HC）和腰围（Waist Circumference,WC）分别与骨质疏松症的两个主要表型进行因果关系推断研究,即骨折和骨矿物密度（Bone Mineral Density,BMD）。（1）数据收集和预处理。体格指标的数据获取自大规模的全基因组关联研究（Genome-wide Association Studies,GWAS）,这些GWAS得到了五种体格指标全基因组范围内显著相关的单核苷酸多态性位点(P值＜5×10-8)。骨矿物密度和骨折的汇总数据来自UK Biobank的大型GWAS结果。本文共执行5个步骤对这些位点进行筛选进而得到合适的工具变量。（2）基于两样本孟德尔随机化方法的因果关系推断。本文共执行5种两样本孟德尔随机化方法推断上述潜在的因果关系。其中,逆方差加权法被用作主分析方法,加权中位数、MR-Egger、基于众数的估计方法以及MR多效性残差和和离群点方法用来评估IVW方法的可靠性。（3）敏感性分析。本研究执行了三种敏感性分析方法验证结果的稳定性,即绘制漏斗图分析、留一法以及去除具有多效性的SNP位点重新执行上述5种两样本孟德尔随机化方法。本研究的结果表明,身高每升高一个标准差（SD）,骨折风险增加9.9%(OR=1.099;95%的置信区间（CI）:1.067～1.133;P=8.793×10-10),BMD降低0.080 SD(95%CI:-0.106～-0.054;P=2.322×10-9)。除此之外,在排除具有多效性的SNP位点后的结果表明,BMI与BMD升高显著相关(beta=0.129;95%CI:0.065～0.194;P=8.113×10-5)。本研究未发现WHR、HC、WC与骨折风险和BMD之间存在显著的因果关系。综上所述,本文为研究体格指标与BMD、骨折风险之间的因果关系提供了遗传证据。
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