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对脂质和降脂目标与自身免疫性甲状腺疾病的因果关系的新见解：孟德尔随机化研究
自身免疫性甲状腺疾病（AITD）是最常见的自身免疫性疾病之一[1]，包括Graves病（GD）和自身免疫性甲状腺炎（AT）。AITD已被列为甲状腺功能异常的主要原因，而后者进一步导致脂质代谢紊乱。[2，3]有趣的是，最近的一些研究表明，脂毒性与甲状腺功能减退症的风险增加相关。[4，5]此外，Graves眼病（GO）是GD最严重的并发症之一，已被证明与血脂异常有关[6]。降脂药物是治疗血脂异常的主要手段，许多研究证明了它们除了具有降脂作用外，还具有抗炎和抗氧化作用。[7，8]基于血脂异常与AITD相互作用的临床相关性，脂质和降脂药物与AITD之间的关联值得进一步探讨。
颗粒物2.5与阿尔茨海默氏病之间的因果关系：孟德尔随机研究
阿尔茨海默氏病（AD）是最普遍的神经退行性疾病之一。它表现为记忆丧失，进行性认知能力下降和日常功能妥协。《 2023年世界阿尔茨海默氏症报告》表明，2019年全球有5500万人患有痴呆症，作者预计，到2050年，这个数字将升至1.39亿（1）。在全球老龄化的人群中，必须研究神经退行性疾病（例如AD）的病因，以实现社会的集体利益。以其多方面的性质为特征，对AD的特定发病机理的精确理解仍然缺乏。在过去的几十年中，研究人员已经确定了许多AD的风险因素，包括较低的教育程度，吸烟和高血压（2）。有趣的是，新兴的证据表明空气污染与AD开发之间存在潜在的关联（3）。
血压升高加速中年女性脑白质老化：英国生物库的孟德尔随机化研究
血压升高是脑血管病和心血管病的主要危险因素[1,2]，并且与认知障碍和痴呆症的高风险相关[3,4]。研究报告称，高血压与脑结构和神经生物学功能的改变密切相关[5,6]。先前的研究还表明血压与白质完整性之间存在显著的遗传相关性[7]。随着正常衰老，人脑的微观结构不断变化，反映出脑萎缩以及认知和记忆力下降[8]。因此，了解血压升高如何导致脑加速衰老对于揭示血压对脑和认知功能障碍的潜在机制非常重要。高血压的患病率随着年龄的增长而增加，并且在不同年龄周期的男性和女性中存在差异[9,10]，尤其是绝经后的老年女性。在本研究中，我们将评估血压对一般人群以及特定性别和特定年龄群体的白质脑衰老的因果影响，以了解控制血压在减缓脑加速衰老方面的益处。
东亚人的年轻糖尿病 褐变特性，抗氧化活性和 肠道菌群在雄激素脱发中的作用 aosma-MLP：一种新型混合元启发式人工神经网络的新方法，以及一种预测地热储层温度的新方法 肠道微生物组与不同类型的动脉瘤之间的因果关系：孟德尔随机研究 基于区块链的数字公证系统提供... TCP家族的全基因组表征及其在燕麦的非生物应激抗性中的潜在作用（Avena sativa L.） o r i g i n a l r e s a r c h fbl通过激活NF-κB信号通路
精确诊断是临床医学的基石。在东亚人中，经典1型糖尿病在40岁之前诊断出的年轻糖尿病患者中并不常见，其中家族史，肥胖，β细胞和肾脏功能障碍是关键特征。年轻发作的糖尿病会影响诊所环境中患有糖尿病的五分之一的亚洲成年人；但是，它通常被错误分类，从而导致脱靶治疗。复杂的病因，较长的疾病持续时间，积极的临床过程以及缺乏循证指南，导致了这些年轻患者的可变护理标准和过早死亡。合并症的高负担，尤其是精神疾病，突出了与这个沉默的杀手有关的众多知识差距。大多数年轻糖尿病患者的大多数成年患者是作为各种诊断年龄的异质群体的一部分。由对年轻糖尿病特别感兴趣的医生领导的多学科护理团队将有助于提高诊断的精度并解决其身体，精神和行为健康。为此，付款人，计划者和提供者需要在常规实践中系统地收集和重新设计实践环境，以阐明年轻发病的糖尿病的多症，对这些易受伤害的人进行多种焦油，并改善结果。
肠道微生物组与不同类型的动脉瘤之间的因果关系：孟德尔随机研究
Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya，博帕尔（M.P.），印度摘要在本文中，我们讨论了一个基于区块链的数字公证系统，该系统旨在提高数字文档的时间戳和验证服务的可靠性和安全性。利用区块链技术的分散和不可变的性质，该系统提供了防篡改的解决方案来验证数字文件的完整性和存在。通过加密哈希和共识机制，时间戳将牢固地记录在区块链上，以确保在特定时间点上存在文档存在证明。该系统为用户提供了一个透明且分散的平台，用于验证数字文档的真实性，减轻与欺诈和操纵相关的风险。关键字：法律服务，电子服务，区块链，数字公证系统等。1。在一个数字文档无处不在，对安全验证和时间戳的需求至关重要的时代，区块链技术的出现带来了创新的解决方案。这样的解决方案是实施基于区块链的数字公证系统，为数字文档提供可靠和损害的时间戳和验证服务。传统上，公证是验证物理文件的真实性和完整性的关键过程。但是，向数字文档的过渡提出了确保相同级别的信任和安全性方面的挑战。这是区块链技术以其分散和不变的性质而闻名的地方，以彻底改变公证过程。基于区块链的数字公证系统可根据分布式分类帐技术的原理运行，其中信息牢固地存储在节点网络中，从而确保透明度和问责制。每个文档提交都是时间戳和密码密封到块中，形成了不变的记录链。关于数字公证系统，数字公证系统是传统公证过程的现代方法，涉及验证 -
药物靶标孟德尔随机化分析支持降低血浆 ANGPTL3、ANGPTL4 和 APOC3 水平作为降低心血管疾病风险的策略
英国生物库队列中的遗传关联分析。进行了有害变异基因折叠分析，以测量 ANGPTL3、ANGPTL4 和 APOC3 失活与 CAD 的关联。使用固定效应 IVW 估计量将这些结果与先前的研究进行了荟萃分析。
肠道菌群与皮肤黑色素瘤之间的因果关系：孟德尔随机研究
黑色素瘤是一种来自黑色素细胞的恶性肿瘤，主要在包括皮肤，眼睛的脉络膜和瘦素的各个位置呈现。这种疾病的区别是预后不佳，侵入性明显和生存的可能性降低。尽管皮肤黑色素瘤（CM）仅占所有皮肤恶性肿瘤的约5％，但其转移和扩散的趋势广泛造成与皮肤癌有关的所有死亡人数的80％以上（Siegel等人，2022年）。最近，全世界的黑色素瘤患病率显着增加，尤其是在西方国家，使其成为高加索血统人群中杰出的癌症。黑色素瘤基础的精确病因机制尚未完全理解。目前，人们认识到，许多因素，例如遗传，种族，外部影响，紫外线暴露，皮肤肤色和各种生活方式因素，可能有可能有助于黑色素瘤的发展。在过去的几年中，学术讨论集中在肠道微生物组和皮肤健康之间的联系，强调存在肠道微生物群的存在。尽管如此，这些研究的观察性质在建立因果关系时构成了挑战。因此，这项研究的目的是评估肠道微生物组和CM之间的因果关系。在当代时代，人们越来越强调人类有机体内肠道微生物组的实际意义，承认其作为参与宿主代谢过程的附加代谢器官的功能（Zhu等，2010）。同时，肠道微生物组及其代谢副产品在宿主生物体内的免疫系统稳态中扮演着关键的作用，因为它们促进免疫系统的成熟，引起免疫反应并调节免疫细胞功能（Thomas等，2017）。最近进行的研究发现了肠道菌群与癌症发育的可能性之间的可能联系（He等，2022； Wei等，2022； Yinhang等，2022）。作者Zitvogel等人。（2017）进行了研究，揭示了特定元素与肠道菌群的数量之间存在相关性，以及九种重要类型的癌症的发展，包括口腔，肺，头颈部和颈部鳞状细胞癌，乳腺癌，乳腺癌和胰腺癌。值得注意的是，已经发现肠道微生物群的变化与Pd-1/pd-L1抑制剂的不良反应有关（Routy等，2018）。Matson等。 （2018）对接受ICI疗法的黑色素瘤患者收集的粪便样品进行了宏基因组检查，该样品揭示了双杆菌牛皮菌，粪肠球菌，Matson等。（2018）对接受ICI疗法的黑色素瘤患者收集的粪便样品进行了宏基因组检查，该样品揭示了双杆菌牛皮菌，粪肠球菌，
肠道菌群与慢性肾衰竭之间的因果关系：两样本的孟德尔随机研究
结果：根据逆差异加权方法的结果，七个细菌属与结果可变的慢性肾衰竭有显着关联。，Ruminococcus（Gauvreauii组）（OR = 0.82，95％CI = 0.71-0.94，P = 0.004）可能是防止慢性肾衰竭的保护因素，而Escherichia e escherichia shigella属（OR = 1.22，95％CI = 1.22，95％CI = 1.08-1.08–1.38-1.38 - p = 0.001） 95% CI = 1.02–1.19, p = 0.013), Odoribacter (OR = 1.23, 95% CI = 1.03–1.49, p = 0.026), Enterorhabdus (OR = 1.14, 95% CI = 1.00–1.29, p = 0.047), Eubacterium (eligens group) (OR = 1.18, 95% CI = 1.02–1.37，p = 0.024）和霍华德拉（OR = 1.18，95％CI = 1.09–1.28，p <0.001）可能是慢性肾衰竭的风险因素。然而，在使用错误发现率进行多次比较的校正之后，只有与大乙基虫和霍华德拉的关联保持显着，表明其他属具有暗示性的关联。灵敏度分析没有揭示任何多效性或异质性。
肠道菌群丰度与宫颈癌的发病机理之间的因果关系：双向孟德尔随机研究
Results: In primary outcomes, we found that a higher abundance of class Clostridia, family Family XI, genus Alloprevotella, genus Ruminiclostridium 9, and order Clostridiales predicted higher risk of CC, and a higher abundance of class Lentisphaeria, family Acidaminococcaceae, genus Christensenellaceae R7 group, genus Marvinbryantia, order维多利亚菌，肌动杆菌和小扁豆门预测CC的风险较低。在可验证的结果中，我们发现甲甲基类，家族放线菌科，家族甲状腺杆菌科，lachnospiraceae ucg属010，甲苯基菌科属，甲苯基逆葡萄菌属，命令放线菌和甲基甲基甲基菌属越高的风险和cccccund ccccccc，链球菌科，属媒介物和细菌植物属预测CC的风险较低，反之亦然。
谷物、咖啡和茶中人工甜味剂的摄入与 2 型糖尿病风险之间的关联：遗传相关性、中介作用和孟德尔随机化分析
糖尿病 (DM) 是全球范围内一个重大而紧迫的健康问题 [ 1 ]，其中 2 型糖尿病 (T2DM) 约占全球所有糖尿病病例的 90% [ 2 ]。世界卫生组织 (WHO) 估计，目前全球糖尿病患者超过 4.22 亿，到 2045 年将达到 6.29 亿 [ 3 , 4 ]。值得注意的是，包括中国和巴基斯坦在内的发展中国家的糖尿病患病率呈上升趋势，给社会带来了巨大的直接和间接经济压力 [ 5 ]。因此，识别 T2DM 新的可改变风险因素对于指导临床管理策略和缓解疾病的发生和发展至关重要。随着生活方式的改变，对甜食的需求正在逐渐增加。人工甜味剂 (AS) 作为低热量和无糖的替代品，已越来越受欢迎，作为减少热量摄入的糖替代品 [6]。最受欢迎的人工甜味剂包括阿斯巴甜、糖精、乙酰磺胺酸钾和三氯蔗糖 [7]，常用于谷物 [8]、咖啡 [9] 和茶 [10] 等食品和饮料中，以满足人们对甜味的需求。目前的研究已经发现了人工甜味剂与 2 型糖尿病之间的关联；然而，该领域的观察性研究结果往往不一致。某些研究报告称，每天每增加一份人工甜味剂，患 2 型糖尿病的相对风险就会增加 3% [11-14]，而其他研究则表明，与水相比，摄入人工甜味饮料会使 2 型糖尿病发病率上升 21% [15]。此外，其他研究并未显示 AS 与 2 型糖尿病之间有相关性 [ 16 ， 17 ]。尽管 AS 在日常饮食中广泛使用且在 2 型糖尿病患者中很受欢迎，但由于研究结果不一致，因此并未就 AS 与糖尿病之间的因果关系达成共识。先前的研究在建立暴露因素与结果变量之间的明确因果关系方面遇到了挑战，这主要归因于混杂变量和反向因果关系带来的复杂性。鉴于观察性研究在确定因果关系方面的限制，遗传研究领域的孟德尔随机化 (MR) 等替代方法被证明是无价的。采用 MR 的实验利用通过全基因组关联分析确定的遗传变异作为工具变量 (IV)。这些 IV 有助于衡量环境暴露与期望结果之间的因果关系。在某些条件下，该技术允许使用遗传变异作为环境暴露的替代来得出因果推断 [ 18 ]。MR 被认为是一种自然的随机对照试验，它基于孟德尔遗传定律，该定律将父母的等位基因分配给其后代。这种方法提供了更可靠的证据，降低了混杂因素的影响。与观察性流行病学研究相比，MR 提供了更高水平的证据。这