伴侣在身体和行为特征方面通常相似，例如他们的教育、政治派别和身高。然而，目前尚不清楚究竟是什么原因导致了这种相似性——合作伙伴选择、合作伙伴影响力随着时间的推移而增加的相似性，或者共享环境或间接分类等混杂因素。

最近，一篇发表在权威期刊Nature Human Behaviour的题为“Partner choice, confounding and trait convergence all contribute to phenotypic partner similarity”的研究解释的这一现象。本研究将孟德尔随机化应用于英国生物银行中 51,664 对夫妇的数据，并调查了 118 个性状的伴侣相似性。

在这项工作中，我们使用 MR 研究了暴露和结果特征属于不同人的夫妇的因果关系（图 1）。2a）. 这个概念不同于个体内部的经典MR设计，例如BMI因果影响冠状动脉疾病风险的研究。使用与我们类似的方法来研究饮酒中的伴侣相似性。他们表明，夫妻的表型相关性不会随着年龄的增长而增加，并且相关性和直接因果效应之间存在差异。在这里，我们应用MR来估计118个特征的伴侣之间的因果效应。我们研究了对性状相似性的直接影响，夫妻生活在一起的时间的影响以及混杂因素的作用。最后，我们通过将跨特征伴侣相似性剖析为直接和间接部分，探讨了它们是如何出现的。

合作伙伴相似性框架。

夫妻之间的MR示意图

选定性状的表型相关性，包括夫妻在一起的时间和年龄

对父母效应和AM对样本间MR的影响进行建模。

各种模型参数对MR偏差的影响

本研究发现了 64 个性状的伴侣选择证据，其中 40 个性状的表型相关性大于因果效应。这表明混杂因素有助于性状相似性，其中家庭收入、总体健康评级和教育程度分别占伴侣间相关性的29.8%、14.1%和11.6%。最后，中介分析表明，两个伴侣的不同性状之间的因果关联大多是间接的。总之，本研究结果提供了对观察到的伴侣相似性模式可能机制的前所未有的大规模和高分辨率的见解。