7月31日，Nature Communications杂志(IF=12.121)发表了题为“Testing and controlling for horizontal pleiotropy with probabilistic Mendelian randomization in transcriptome-wide association studies”的全转录组关联分析（TWAS）统计推断新方法，公卫学院生物统计系薛付忠教授团队青年教师袁中尚副教授为该论文的第一作者，密歇根大学生物统计系Xiang Zhou教授为通讯作者，山东大学为第一完成单位。

全转录组关联研究(TWAS)旨在整合全基因组关联研究(GWASs)和表达数量性状基因座(eQTL)的关联结果，以期进一步阐明复杂疾病内在分子遗传机制。TWAS虽具有良好的生物医学基础，但当前统计分析方法存在众多缺陷。该研究从孟德尔随机化（MR）的角度重新审视现有的TWAS分析方法，提出TWAS分析可以看成两层面组学数据的整合问题，其分析都可以统一到MR框架内，并在此基础上提出了能够同时控制SNP间LD关系以及水平多效性（Horizontal pleiotropy）的PMR-Egger方法。PMR-Egger考虑了多个相关工具变量，实现了在水平多效性存在的条件下，检验基因表达（gene expression）对性状的因果效应。PMR-Egger依托联合似然理论框架，大量的统计模拟证实了相比传统的TWAS分析方法，PMR-Egger具有良好的统计学效能。同时，PMR-Egger还可以直接检验生物学中广泛存在的水平多效性。该研究还将PMR-Egger方法应用于包括英国生物银行数据库(UK Biobank)在内的三个GWASs共39种疾病和复杂性状的TWAS分析，证实其实用性。最后，该研究将PMR-Egger方法封装成R包，供实践者应用。软件包链接为http://www.xzlab.org/software.html或https://github.com/yuanzhongshang/PMR

从2018年开始，生物统计系薛付忠教授团队一直保持和密歇根大学Xiang Zhou教授课题组在统计遗传学理论方法方面的合作，先后探索了年轻教师互访，研究生联合培养等多种合作模式，该研究成果的发表将进一步推动双方的合作再上新台阶。本研究第一作者袁中尚副教授是薛付忠团队骨干成员，博士生导师，第二批山东青年学者未来计划入选者，长期从事组学与系统流行病学统计理论方法研究，成果先后发表在Nature Communications, Statistics in Medicine, Human Molecular Genetics, Genetics等杂志。

该研究得到了美国NIH基金(R01HG009124, R01HL142023)，NSF基金(DMS1712933)，以及国家自然基金面上项目(81872712, 81673272)，山东省自然科学基金重大基础研究项目(ZR2019ZD02)，山东大学青年学者未来计划(2016WLJH23)等资助。

原文链接：Testing and controlling for horizontal pleiotropy with probabilistic Mendelian randomization in transcriptome-wide association studies