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第45卷第10期
               ·1406 ·                           南 京    医 科 大 学 学         报                        2025年10月


                                          表1 两样本 MR 研究中 GWAS 数据库的简要信息
                                  Table 1 Summary of the GWAS included in this two⁃sample MR study

                                                                                     Sample    SNP
                      Variable          GWAS ID      Year            Trait                            Population
                                                                                     number  number
               Helicobacter pylori      ukb⁃b⁃531    2018 Non ⁃ cancer illness code，self ⁃ re⁃ 462 933  9 851 867  European
                                                          ported Helicobacter pylori
               Anti ⁃ Helicobacter pylori  ieu⁃b⁃4905  2021 Anti⁃Helicobacter pylori IgG levels  4 683  7 247 045  European
               IgG levels
               Anti ⁃ Helicobacter pylori ebi⁃a⁃GCST90006910 2020 Anti ⁃ Helicobacter pylori IgG sero⁃  8 735  9 170 312  European
               IgG seropositivity                         positivity
               Anti ⁃ Helicobacter pylori  ebi⁃a⁃GCST006363  2018 Anti⁃Helicobacter pylori IgG levels  175  5 278 042  European
               IgG levels
               Helicobacter pylori GroEL ebi⁃a⁃GCST90006913 2020 Helicobacter pylori GroEL anti⁃  2 716  9 172 299  European
               antibody levels                            body levels
               Helicobacter  pylori  OMP ebi⁃a⁃GCST90006914 2020 Helicobacter pylori OMP antibody  2 640  9 167 440  European
               antibody levels                            levels
               Helicobacter pylori urease ebi⁃a⁃GCST90006915 2020 Helicobacter pylori UREA anti⁃  2 251  9 170 248  European
               antibody levels                            body levels
               Helicobacter pylori  VacA ebi⁃a⁃GCST90006916 2020 Helicobacter pylori VacA antibody  1 571  9 178 635  European
               antibody levels                            levels
               Helicobacter pylori catalase ebi⁃a⁃GCST90006912 2020 Helicobacter pylori Catalase anti⁃  1 558  9 167 570  European
               antibody levels                            body levels
               Helicobacter  pylori  CagA ebi⁃a⁃GCST90006911 2020 Helicobacter pylori CagA antibody  985  9 165 056  European

               antibody levels                            levels
               Oesophageal cancer       ieu⁃b⁃4960   2021 Oesophageal cancer         372 756  8 970 465  European

               Esophageal cancer    ebi⁃a⁃GCST90018841 2021 Esophageal cancer        476 306 24 194 380  European
               Esophageal adenocarcinoma  ebi⁃a⁃GCST003739  2016 Esophageal adenocarcinoma  21 271 12 911 041  European

              最近几年的大型 GWAS 研究，样本量较大，因此本                         得出相似结果，则认为结果可靠。
              研究认为这些数据是可靠和权威的。本研究的分                             1.2.2 敏感性分析
              析均在R4.4.1版本中进行，两样本MR及反向MR部                             为了确保结果的稳定性和可靠性，本研究采取
              分主要利用“TwoSampleMR”包（版本号为 0.6.7），贝                 一系列综合方法来进行敏感性分析。首先，运用
              叶 斯 加 权 MR 基 于 https：//github.com/jiazhao97/      MR Egger 回归法来评估潜在的方向多效性                ［10］ 。其
              BWMR里的代码源完成分析，Meta分析则基于“me⁃                       次，采用“留一法”（leave⁃one⁃out）敏感性分析，细致
              ta”包（版本号为8.0⁃1）。                                  地评估了每一个 IV 对 HP 与 EC 之间因果关系的影
              1.2  方法                                           响程度。此外，在水平多效性检测方面，采用 MR⁃
              1.2.1 MR分析                                        PRESSO方法来进一步确保研究结果不受混杂因素

                  本研究使用了两样本MR方法来评估HP与EC                         的影响    ［12］ 。在评价 SNP 之间的异质性时，选择了
              风险之间的因果关系。这种方法的建立基于3个主                            Cochran’s Q 统计量作为异质性评价的工具              ［13］ 。如
              要假设   ［10-11］                                     果数据显示不存在显著异质性（即 P > 0.05），则采
                       （图1）：①IV与暴露HP相关；②IV没有混
              杂因素参与；③IV仅通过暴露HP而影响结局EC。本                         用固定效应模型进行MR分析；反之，在存在显著异
              研究主要使用逆方差加权（inverse variance weighted，            质性的条件下，则使用随机效应模型来评估 HP 与
              IVW）法，探讨HP与EC之间的因果联系。此外，本研                        EC之间的可能因果关系。
              究还使用了加权中位数（weighted median，WM）法、                  1.2.3  连锁不平衡分数回归（linkage disequilibrium
              MR Egger 法、Simple mode 法、Weighted mode 法以及        score regression，LDSC）
              贝叶斯加权MR进行补充。如果这5种不同 MR 方法                              本研究使用 LDSC 估计 HP 和 EC 的遗传相关
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