《Frontiers in Immunology》：BioWinfordMR: an online platform for comprehensive Mendelian randomization analysis
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本文推荐BioWinfordMR在线平台（http://biowinford.site:3838/BioWinford_MR），该平台整合近7,000组GWAS数据，通过标准化流程支持多模块孟德尔随机化（MR）分析，有效解决GWAS数据异质性、计算资源匮乏等痛点。案例研究通过双向MR、中介分析等技术，揭示CD62L-CD86+髓系树突状细胞介导肠道菌群（如肠杆菌科）促脓毒症风险的通路，并鉴定ENTPD5、MANEA等潜在靶点，为因果推断研究提供可靠工具。
背景
孟德尔随机化（MR）已成为识别表型间遗传因果关系的核心工具，但分析工具的缺乏导致许多结论不可重复。BioWinfordMR平台通过整合 curated GWAS 数据并基于 Shiny 服务器实现自动化 MR 分析，旨在提升分析严谨性与可重复性。该平台涵盖肠道菌群、免疫细胞、细胞因子等多组学数据，支持从数据预处理到因果推断的全流程分析。
方法
平台汇集 7,000 余组 GWAS 摘要数据，包括来自 MiBioGen 联盟的 211 个肠道菌群、Esteban 研究的 412 个菌群特征（含 207 个分类群和 205 个功能通路）、731 个免疫细胞特征等。核心分析模块包括：
- 1.
TwoSampleMR：采用逆方差加权（IVW）、MR-Egger、加权中位数等五种模型进行因果估计，默认参数为 P<5×10-8、clump_r2=0.001、clump_kb=10,000，并以 F 统计量>10 过滤弱工具变量；
- 2.
多变量 MR（MVMR）：评估多暴露的独立效应，支持 LASSO 特征选择以缓解共线性；
- 3.
中介 MR（Mediator MR）：通过两阶段 MR 或 MVMR 量化暴露-中介-结局的间接效应；
- 4.
共定位分析（Coloc）：利用贝叶斯框架计算共享因果变异的后验概率（PPH4>0.65 为显著）；
- 5.
基于摘要数据的 MR（SMR）：整合 eQTL、pQTL、mQTL 数据识别介导表型的分子表型，并通过 HEIDI 检验（P>0.05）排除连锁效应。
案例研究：肠道菌群-免疫细胞-脓毒症的因果通路
以脓毒症（GCST90044692，1,573 病例/454,775 对照）为结局，平台通过双向 MR 筛选出 5 个显著相关的肠道菌群（肠杆菌科、肠杆菌目等正向关联，韦荣球菌属、毛螺菌科等负向关联）和 38 个免疫细胞特征。中介分析发现，肠杆菌科通过上调 CD62L-CD86+髓系树突状细胞完全介导其对脓毒症的风险效应（间接效应 P<0.05，直接效应不显著）。SMR 分析进一步在血液 eQTL 和 pQTL 数据中筛选出 ENTPD5 与 MANEA 两个基因，其与脓毒症的关联均达到 pSMR<0.01 且 HEIDI 检验无异质性。共定位分析显示 ENTPD5（PPH4=0.67）和 MANEA（PPH4=0.81）与脓毒症存在共享因果变异。
实验验证
通过脂多糖诱导的小鼠脓毒症模型，流式细胞术证实脓毒症组肺和脾组织中 CD62L-CD86+树突状细胞比例显著高于对照组。实时荧光定量 PCR 显示脓毒症小鼠血液中 Entpd5 和 Manea mRNA 表达显著上调，与平台预测一致。
讨论
BioWinfordMR 通过集成数据资源、标准化分析流程和高性能计算，显著降低了 MR 分析的技术门槛。相较于 MR-Base 等平台，其优势在于支持多格式数据自动预处理、多线程批量分析及丰富的高级功能模块（如中介分析、共定位等）。案例研究从遗传角度揭示了肠道菌群经特定免疫细胞亚群促脓毒症的因果通路，并发现 ENTPD5（参与嘌呤信号代谢）和 MANEA（影响 N-糖基化加工）等潜在靶点，为脓毒症机制研究和靶向干预提供新线索。平台仍存在部分队列重叠、多重检验校正保守等局限，需结合生物学背景谨慎解读结果。
