基因列表构建
整合KEGG/Reactome数据库，得到881个与脂质代谢相关的基因。
QTL映射
在eQTLGen与deCODE数据库中匹配到25,115个显著QTL（P≤1×10⁻⁵），覆盖609个基因。
两样本MR因果推断
在发现队列（ebi-a-GCST90086053，n=56,637）与验证队列（finn-b-I9_CVD，n=218,792）中共同识别54个因果基因（30个正向、24个负向）。
共定位分析（Colocalization）
29个基因PH4>0.8（强共定位），12个0.5
多维度评分与靶点优先级排序
评估基因的新颖性与成药潜力，29个基因被定为高优先级治疗靶点；其中13个已有上市或临床阶段药物。
PheWAS反向验证
评估靶基因与CVD多种并发症的关联广度，29个基因均关联3–5种CVD并发症；FADS2、HSD17B12、GSTM4等贡献最显著
药物-靶点-疾病网络构建
构建DrugBank/ChEMBL网络，锁定α-亚麻酸、Glutathione、Ezetimibe、Finasteride等可直接再利用或重定位的药物
血清蛋白质组+机器学习建模
开发基于血液蛋白的CVD无创早诊模型，发现5种差异表达蛋白（HPGD、PIP4K2C、PTGR1、MLYCD、GSTM4）
XGBoost模型在60例样本（30 CVD vs 30 健康）中AUC=0.961，整体准确率96.1%，特异性97.0%。
功能注释与通路分析
解析候选基因在脂质代谢中的生物学作用，54个基因富集于磷脂、脂肪酸、胆固醇、PPARα、鞘脂及甘油三酯代谢等7条核心通路。
