孟德尔随机化(Mendelian Randomization, MR)是流行病学研究中评估病因推断的数据分析技巧,它在非实验数据中,使用遗传变异作为工具变量(Instrumental Variable, IV)来估计感兴趣的暴露因素与所关注结局之间的因果关系。 其中,“暴露因素”指代假定的因果风险因素,也...
孟德尔随机化(Mendelian Randomization, MR)是流行病学研究中评估病因推断的数据分析技巧,它是利用与暴露因素具有强相关的遗传变异作为工具变量,来评估暴露因素与结局之间的因果关系。 孟德尔随机化三大假设: ①关联性假设: SNP与暴露因素之间是强相关的。 ②独立性假设: SNP与混杂因素之间是独立的。 ③排他性假设:...
步骤4:孟德尔随机化分析及结果可视化 > ## 6,进行孟德尔随机化分析> res = mr(dat)Analysing 'ieu-a-2' on 'ieu-a-7'> ## 7,异质化分析> mr_heterogeneity(dat) id.exposure id.outcome outcome exposure method Q1 ieu-a-2 ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7 Body mass index ||...
在随后的多变量孟德尔随机化分析中,右后中扣带回面积减少(β =-0.09,p = 8.01 × 10 -4 )和右前上级颞回灰质体积减少(β =-0.09,p = 1.55 × 10 -3 )对ANX有直接影响。在ANX水平分析中,右侧扣带回中后部与“焦虑最严重时期的肌肉紧张、酸痛或疼痛”呈负相关(β =-0.13,p = 8.26 × 10 -6 )...
孟德尔随机化分析是什么?其实就是检验暴露因素对结局变量的因果关系,它依据孟德尔第二定律,即当 DNA 在配子形成时从亲代传递给子代,等位基因独立分离。 孟德尔随机化自带天然随机对照试验「RCT」属性,其4 大特点,小白更易上手👇 1、证据级别高 2、可避免反向因果关系 ...
由于该方法的理论基础是孟德尔第二定律,且方法学设计与 RCT 极为相似,因此被称为“孟德尔随机化”。
具体来说,孟德尔随机化分析包括三个关键步骤:首先,确定目标变量,即疾病或健康结果;其次,确定中介变量,即可能影响目标变量的生物学因素;最后,利用遗传变异或SNP作为随机化因子,来推断中介变量对目标变量的影响。 总的来说,孟德尔随机化分析是一种新兴的因果推断方法,具有较高的准确性和可靠性,可以帮助生物医学研究人员...
研究思路文章首先对三大类的危险因素:生活方式、代谢因素和社会经济地位进行了两样本孟德尔随机化分析,分别在不同的数据库中进行验证。对于每一种暴露,使用IVW法作为主要方法,然后进行一系列敏感性分析来判断结果的稳健性。对于同时具有统计学意义的危险因素,使用两步孟德尔随机化法判断其是否具有中介效应。最后将来自两...
MR分析步骤 读取exposure暴露数据,并过滤 获取outcome结局数据。 harmonise 协调暴露和结局数据的等位基因平衡 孟德尔随机化分析MR 异质性分析 多效性分析 留一法敏感性分析 关键词解释 敏感性分析:统计学和模型分析中的一个关键概念,主要用于评估模型、估计或结果的稳定性和可靠性。在孟德尔随机化(MR)分析中,敏感性...
孟德尔随机化分析作为神经系统研究中最常用的研究方法,它采用单核苷酸多态性(singlenucleotide polymorphisms,SNP)作为工具变量(IVs)来探索暴露与结局之间的因果关系,可最大限度地减少混杂因素并避免反向因果关系。在医学科研领域有巨大的潜力和影响力,为无实验数据人员发表更多高质量文章,提供了更多可能性!今天路博跟小伙伴...