PheWAS即看一个SNP对所有疾病可能的影响，也是一种非常有趣的、可以用公开数据、四两拨千斤的研究方法，也是一种类似meta分析的方法。今天我们来看一篇用某个SNP代理基因做暴露，用孟德尔随机化做方法，用多种疾病结局（FinnGen数据库）的高分SCI文章。2023年2月发表在eBioMedicine上，影响因子11分。
题目：Mendelian randomization and clinical trial evidence supports TYK2 inhibition as a therapeutic target for autoimmune
diseases。Doi：10.1016/j.ebiom.2023.104488。
作者实际上是从某一个基因（TYK2，酪氨酸激酶2）出发，因为这个基因在临床上有抑制剂（Deucravacitinib），是用来治疗银屑病的。所以以一个leadSNP（rs34536443）代理这个基因，从而评估这个抑制剂可能造成的疾病影响、副作用！这是个有意思的思路，因为研究某个药物的副作用可以提供临床参考，而且不用RCT大费周章！当然也不可能完全替代RCT，只是一种可以提前评估的方法。而且我们完全可以研究其他的SNP，只要这个SNP是某个基因表达的leadSNP。
用了哪些方法呢？仍然是孟德尔随机化、共定位分析、居然还有meta分析，是一篇不错的结合多种方法，值得学习的文章。
可以模仿的是：1.换一种基因及SNP，有临床药物、从临床出发更好，临床那么多新药，你懂的！2.换一个数据库，UK biobank等，IEU公开的结局都行，都是一个循环搞定的事！3.也给结合meta提供一个好的先例。
这是一篇非常有意思的可以结合meta分析的文章，meta分析终于焕发新一春！门槛不高，几个R包学会就行。
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