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外部 T1D 数据源问题:为什么不用 GCST90475661

一句话结论

GCST90475661.tsv.gz(MVP,Verma Science 2024)不是干净的 1 型糖尿病 GWAS, 其遗传结构以 T2D 为主,不能作为 T1D 的工具变量 / 外部参照 / LDSC 锚。 建议换成 GCST90824163(Nat Genet 2026,欧洲人 20,355 例 / 797,363 对照)。

查实日期 2026-07-27。完整依据见 F:\project\MR全量核查-20260727.md §15。

它是什么

AccessionGCST90475661
出处Verma A, et al. Diversity and scale: Genetic architecture of 2,068 traits in the VA Million Veteran Program. Science 2024;385:eadj1182(PMID 39024449)
性质MVP 对 2,068 个 phecode 性状批量 GWAS 中的一条,对应 phecode 层面的「T1D」
样本欧洲人 16,971 例 / 418,767 对照

它确实是外部数据、确实不含 UK Biobank、确实与 UKB-PPP 暴露无样本重叠 —— 这几点原先的记录都没错。错的是「T1D」这个标签。

判定依据一:数据自己的遗传结构就是 T2D

直接查该文件的标志位点(脚本 scratchpad/t1d_check.sh):

位点属性实测 OR实测 p真 T1D 应有
rs7903146 (TCF7L2)T2D 头号通用位点0.8229.5×10⁻⁶⁶近乎无效
rs1801282 (PPARG Pro12Ala)T2D 经典1.0697.0×10⁻⁵无效
rs13266634 (SLC30A8)T2D 经典1.0658.9×10⁻⁸无效
rs2476601 (PTPN22 R620W)T1D 头号非 HLA1.1334.1×10⁻¹³OR ≈ 1.9
rs689 (INS)T1D 第二强0.9428.5×10⁻⁷OR ≈ 0.5
chr6 MHC 最强信号T1D 应极端0.782(倒数 1.28)7.5×10⁻⁹⁵OR 3–6+

全基因组最强 20 个信号都在 chr6:32.6–32.7 Mb(HLA-DQ 区)——但效应量只有 1.28 倍, 这是 T2D 量级的 HLA 效应;同时 T2D 的 TCF7L2 拿到 p=9.5×10⁻⁶⁶。

患病率也对不上

16,971 / 435,738 = 3.9%。T1D 人群患病率约 0.3%,在以老年男性为主的退伍军人队列里更低。 高出十倍以上,符合 phecode 误分类的预期。

判定依据二:LDSC 给出生物学上不可能的 rg

把它当 T1D 锚跑 A 组 LDSC(results/ldsc_R13_dm/):

trait1trait2rgSEzp
T1D_gcstT2D_mahajan0.8860.04619.35.6×10⁻⁸³

T1D(自免 / HLA 驱动)与 T2D(代谢)遗传上应基本独立,文献 rg 通常 ~0.1 量级。 rg = 0.886 且 SE 仅 0.046(不是噪声)——只能解释为两者实质在测同一个东西。

判定依据三:MVP 自己的论文承认这个人群分不开 T1D/T2D

MVP 专门的 T1D 论文(Diabetes Care 2024, PMC11116922):在 109,954 名成年起病 糖尿病退伍军人中,T1D 遗传风险分数 ≥90% 的人里 95% 在 ≥40 岁确诊, 且「在平均年龄(64.3 岁)与 BMI(32.3 kg/m²)上与 T2D 无异」。

一条线索:当初可能是想用 Chiou 2021,但下错了 accession

git log -p -- outcome_manifest.csv 显示最早那版记的是:

T1D_gcst,GCST90475661.tsv.gz,GCST90475661,18942,501638,...,外部T1D(GWAS Catalog)

18,942 例 / 501,638 对照 恰好是 GCST90014023 (Chiou et al. Nature 2021《Interpreting type 1 diabetes risk with genetics and single-cell epigenomics》)的样本量,已由本次 GWAS Catalog 查询确认。

也就是说:记录的是 Chiou 2021 的数字,下到手的却是 MVP 的 phecode T1D。 2026-07-20 那次审计发现数字与文件不符,把数字改成与文件一致并注明「MVP」, 但没有回头质疑文件本身是否选错 —— 对齐了错误的那一方。

GWAS Catalog 现状(2026-07-27 查,EFO MONDO_0005147,98 项研究)

真 T1D GWAS 按欧洲人病例数排序(已剔除错挂到 T1D 的 migraine/headache 跨性状研究、 及 GCST011539 那类 T1D–T2D 重叠分析):

排名Accession年份 / 期刊欧洲人 病例 / 对照全量 sumstats
1 ★推荐GCST908241632026-04-30 Nat Genet PMID 4206254020,355 / 797,363✅ 1.4 GB + harmonised
2GCST900134452021-06-14 Nat Genet PMID 3412786020,065 / 33,065对照过少
3GCST900140232021-05-19 Nature PMID 34012112(Chiou 2021)18,942 / 501,638
4GCST904756612024-07-19 Science PMID 39024449(现用,MVP16,971 / 418,767✅ 但表型污染

推荐 GCST90824163:最新;病例数最多;对照数是 Chiou 2021 的 1.6 倍(功效更高); 专做 T1D 遗传的论文而非 phecode 批量扫描;GWAS Catalog 提供 harmonised 版本 (标准列名 + rsID,接入本流水线成本最低)。

下载目录: https://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90824001-GCST90825000/GCST90824163/

影响面

位置现状
outcome_manifest.csvR13_dm/T1D_gcst仍指向 GCST90475661;主筛查把它当「外部 T1D」跑,产出 21 个显著蛋白
analysis/04_ldsc.R 的 A 组 LDSC 锚2026-07-27 已换为 T1D_gcst —— 正是它导致 rg=0.886
汇报 PPT 数据来源页 / 方法页写「外部 T1D(GWAS Catalog) MVP」「T1D/T2D 为参照锚」,标签与实际表型不符
导师 Methods_in_details.docx§Validation GWAS 明确指定该文件做 T1D validation → 既定方案里的问题,需报导师

三个可选处置(待定)

选项内容评价
① 换 GCST90824163下 harmonised,替换 manifest,重跑 01/04/17 及下游推荐:锚干净、rg 异常消失、「糖网更接近 T1D 样机制」才站得住
② 保留但改标签改成「MVP phecode 糖尿病(T1D 编码,实为 T2D 主导)」并在正文披露会让「T1D vs T2D 对比」这个论点失效
③ 不做 T1D 层LDSC 只留 4 并发症 + T2D_mahajan保守,但丢结论

无论选哪个都要做的事

§判定依据一–三 的发现必须写进 Limitations 或方法学说明 —— 「外部 T1D 用了 MVP phecode」这件事已经进了现有 PPT 与 docs,不能只在代码里默默换掉。

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