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结果： 28种细胞因子对冠心病风险的估计结果显示在表S5和图2中。 
作者发现基因预测的MIF血清水平与冠心病的风险增加相关，使用Wald比率方法和1个SNP（rs2330634）。对于循环MIF水平的1个标准差增加，冠心病的OR为1.20（95% CI，1.08-1.33；P=6.83×10 −4 ）。最大似然方法的估计结果与主要估计结果一致（OR，1.20 [95% CI，1.06-1.35]；P=0.003）。通过搜索GWAS目录，未发现rs2330634对其他特征易感。我们进一步进行了关于MIF基因的cis-pQTL和cis-eQTL的补充分析。我们注意到主要分析中的遗传工具（rs2330634）是MIF的唯一变异体作为cis-pQTL工具，并产生了相同的估计结果。然而，通过使用1个cis-eQTL信号（rs5751775）作为MIF的工具变量，我们观察到负相关（Wald比率方法：OR，0.97 [95% CI，0.96-0.99]；P=8.02×10 −5 ）。共定位分析显示中等证据支持MIF cis-pQTL对冠心病的因果效应（PP.H4=0.553）（表S6）。在MIF cis-eQTL和冠心病之间观察到更明显的信号（PP.H4=0.875）（表S6）。此外，MIF cis-eQTL与MIF cis-pQTL和CAD共定位，共享因果变异体（rs5751775）的后验概率为75.5%（图S1至S3）。在逆方差加权方法（OR，0.95 [95% CI，0.91–0.98]; P=0.007）、简单中位数方法（OR，0.95 [95% CI，0.90–0.99]; P=0.025）和最大似然方法（OR，0.94 [95% CI，0.91–0.98]; P=0.007）中，基因预测的干细胞生长因子β（SCGF‐β）浓度较高与冠心病风险较低之间存在暗示性关联，而在加权中位数方法中未观察到显著估计值（OR，0.96 [95% CI，0.91–1.01]; P=0.115）。MR多态性残差和异常值检验显示没有异常值，并且也显示了SCGF‐β与冠心病之间的类似关联（OR，0.95 [95% CI，0.92–0.97]; P=0.014）。MR‐Egger回归的截距表明没有定向水平多态性的证据（截距的P值为0.601）。总结 作者的研究结果表明，巨噬细胞迁移抑制因子水平对冠心病的发展具有风险增加的作用。这些炎症因子在冠心病中的作用需要进一步研究。
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