MR-Egger弱化了传统孟德尔随机化方法对工具变量排他性假设:工具变量与结局无关,且仅通过暴露因素影响结局。MR-Egger仅需满足工具变量与结局的直接效应独立于工具变量与暴露因素的关联效应(instrument strength independent of direct effect,InSIDE)假设。当InSIDE假设满足时,MR-Egger可得到因果效应的一致性估计值,其截距项...
其实我们不难看出,IVW和MR-Egger这两个的核心算法都是很简单的,两者最大的区别就是回归时是否考虑截距项的存在。 在IVW的假设中,我们认为这些SNP(也称IV)是没有多效性的,同时考虑到GWAS的结果多为表型标准化后做出来的,所以我们认为结局和暴露之间是正比例关系。因此,我们在使用IVW方法必须要保证这些SNP没有多...
1.MR-Egger法:MR-Egger法是一种用于孟德尔随机化分析的方法,用于估计基因对性状的因果效应。它通过拟合一个线性回归模型,将遗传变异对性状的影响与遗传变异对基因表达的影响联系起来。MR-Egger法可以用来检测和校正因果效应估计中的倾向性和反向因果的偏倚。 2.加权中位数法:加权中位数法是一种用于合并多个孟德尔随...
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③MR-Egger法:MR-Egger不强制回归直线通过原点,允许纳入的工具变量存在定向的基因多效性。当回归截距不为零且P for intercept <0.05时表明基因多效性的存在。 ④MR-PRESSO法:可以通过排除异常值(outliers)排除特定的SNP以获得更加接近真实值的估计值。
然而,在调整了其他类型的组织蛋白酶后,组织蛋白酶 H 与鳞状细胞癌之间或组织蛋白酶 G 与腺癌之间没有观察到统计学上显着的因果关系,与其他类型的组织蛋白酶相同,总体肺癌或其不同的组织学亚型。此外,补充表 3 中的 MR-Egger 截距分析未指示水平多...
接下来通过Steiger滤波和检验来确定因果方向，然后采用加权中位数、MR-Egger和MR-PRESSO方法进行敏感性...
采用具有随机效应的逆方差加权 (IVW) 回归模型,利用单核苷酸多态性 (SNP) 作为工具变量来支持偏头痛和 VTE 之间的相互因果关系。使用 Cochran 的 Q 检验评估 SNP 异质性,并考虑多重测试,使用 MR-Egger 方法的截距和遗漏分析进行校正。 研究结果:IVW 模型揭示了偏头痛与 VTE 发生之间具有统计学意义的因果关系(...
MR-Egger用于评估选择的工具变量之间的水平多效性;结果(β截距 = −0.09;SE = 0.07;p = 0.174)显示没有多效性会影响结果。MR-PRESSO方法也显示出显著的结果(校正异常值因果估计 = 0.70;SE = 0.06;p < 0.001)。 结果说明: Leave-one-out analysis 留一图...
1.MR-Egger法 MR-Egger法是考虑工具变量可能存在的异质性并提供一个校正的因果效应估计。MR-Egger回归是在逆方差加权(IVW)的基础上修正而来的一种基于汇总数据的多工具变量孟德尔随机化方法。与IVW不同的是,MR-Egger法仅需满足工具变量多效性效应独立于工具变量与暴露因素之间的关联假设和无测量误差假设,不如工具...