2023年7月11日晚，由上海国际人类表型组研究院、Phenomics表型组学期刊、复旦大学人类表型组研究院、中国生物物理学会表型组学分会共同举办的生命天眼论：Phenomics表型组学前沿论坛第六十一期顺利开讲。
本次论坛特别邀请了复旦大学生命科学学院、遗传工程国家重点实验室、粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）研究员沈侠教授，作了主题为“Genetic correlation and the causal relationship across the human phenome”的精彩报告。论坛由复旦大学人类表型组研究院副院长、Phenomics表型组学期刊执行主编丁琛教授主持，来自全国的3900余名专家、学者线上参加了本次论坛。
沈侠教授、博士生导师，国家高层次青年引进人才，复旦大学生命科学学院、遗传工程国家重点实验室、粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）研究员，爱丁堡大学（University of Edinburgh）荣誉研究员。致力于统计遗传学方法的创新研究与多组学大数据分析，研究领域涉及数理统计、计算科学、生命科学等多学科交叉融合。回国前曾任英国爱丁堡大学与瑞典卡罗琳斯卡医学院（Karolinska Institutet）两所国际知名院校统计遗传学助理教授、博士生导师。在国际学术期刊共发表论文60余篇，其中代表性研究成果发表于Nature Genetics、Nature Communications、Circulation、American Journal of Human Genetics等国际知名期刊。
论坛开始，主持人丁琛教授代表主办方对莅临的嘉宾及观众表示热烈欢迎，并对上海国际人类表型组研究院（IHPI）、Phenomics表型组学期刊、复旦大学人类表型组研究院（HuPI），以及演讲嘉宾沈侠教授做了简要而隆重的介绍。

报告中，沈侠教授首先从统计学角度解释了数量遗传学中人类遗传信息与表型之间的关联，并介绍了近年来数量遗传学的研究热点与发展历程。
接着，沈教授介绍了团队在遗传相关性领域长期耕耘的工作进展。团队研究开发了一种用于估计遗传相关的“高精度似然函数” 新方法（High-Definition Likelihood; HDL），大大提高了研究人员对遗传相关的估计能力。在这项研究中，团队将新的估计方法HDL与近几年最流行的遗传相关估计方法“连锁不平衡评分回归”（LD Score Regression; LDSC）相比较，发现新方法的估计准确性有质的提高。HDL与LDSC类似，只需利用现有的全基因组关联分析（Genome-Wide Association Studies; GWAS）概括统计量（Summary Statistics）便可对遗传相关进行估计。而在对相同的数据进行分析时， HDL相比LDSC减少了约60%的遗传相关估计值方差，相当于在使用LDSC时样本量直接增加150%。这项研究开发的计算工具可以在短短几分钟之内得出对遗传相关的精准估计。
其次，作为大型全基因组关联分析以及遗传相关估计的实例，沈教授简要介绍了团队在探索ACE2蛋白与诸多复杂疾病遗传相关性的工作成果。团队收集了的14个人群队列中合计超过28,000人的血浆样本，完成了迄今最大的ACE2蛋白全基因组关联荟萃分析（Genome-Wide Association Meta-Analysis; GWAMA）。由此揭示了ACE2蛋白水平的遗传图谱，评估了ACE2与COVID-19、心血管疾病等众多复杂疾病与性状的遗传相关（即两两性状间由基因决定的相关性）和因果效应，为COVID-19及其并发症的研究和治疗提供了重要的遗传学基础。
最后，沈教授分享了团队在遗传相关性与遗传因果关系方面的最新研究成果及心得体会。他指出，遗传相关在不同样本间的异质性可以用于因果关系推断，而利用统计学模型系统解读遗传多效性（Pleiotropy）是下一阶段的工作重点。
在精彩的报告后，沈侠教授还与观众们展开了热烈讨论。如有观众提问：“通过双向孟德尔随机化（Mendelian Randomization; MR）验证互为因果关系是否可行？”沈教授答复：“不是不可能，但如果两个方向均出现了类似的因果效应估计，那么，在没有出现遗传相关不对称性的情况下是无法区分由水平遗传多效性（Horizontal Pleiotropy）导致的遗传相关性和由因果关系导致的遗传相关性的。”
生命天眼论：Phenomics表型组学前沿论坛将持续为大家提供高质量的讲座，第六十二期生命天眼论：Phenomics表型组学前沿论坛将于7月18日（下周二）晚上20:00-21:30举行，届时将由中国医学科学院肿瘤医院分子肿瘤学国家重点实验室宋咏梅教授，带来主题为“食管癌的肿瘤微环境研究”的报告。敬请各位同仁关注！