Aim.　To　identify　novel　candidate　genes　and　gene　sets　for　diabetes.　Methods.　We　performed　an　integrative　analysis　of　genome-wide　association　studies　(GWAS)　and　expression　quantitative　trait　loci　(eQTLs)　data　for　diabetes.　Summary　data　was　driven　from　a　large-scale　GWAS　of　diabetes,　totally　involving　58,070　individuals.　eQTLs　dataset　included　923,021　cis-eQTL　for　14,329　genes　and　4,732　trans-eQTL　for　2,612　genes.　Integrative　analysis　of　GWAS　and　eQTLs　data　was　conducted　by　summary　data-basedMendelian　randomization　(SMR).　To　identify　the　gene　sets　associated　with　diabetes,　the　SMR　single　gene　analysis　resultswere　further　subjected　to　gene　set　enrichment　analysis　(GSEA).　A　total　of　13,311　annotated　gene　sets　were　analyzed　in　this　study.　Results.　SMR　analysis　identified　6　genes　significantly　associated　with　fasting　glucose,　such　as　C11ORF10　(p　value　=　6.04　x　10(-8)),　MRPL33　(p　value　=　1.24　x　10(-7)),　and　FADS1　(p　value　=　2.39　x　10(-7)).　Gene　set　analysis　identified　HUANG_FOXA2_TARGETS_　UP　(false　discovery　rate　=　0.047)　associatedwith　fasting　glucose.　Conclusion.　Our　study　provides　novel　clues　for　clarifying　the　genetic　mechanism　of　diabetes.　This　study　also　illustrated　the　good　performance　of　SMR　approach　and　extended　it　to　gene　set　association　analysis　for　complex　diseases.