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...
MR-Egger法与IVW最大的区别就是回归时考虑截距项的存在,另外它也使用结局方差(se的二次方)的倒数作为权重来进行拟合,具体的R语言代码如下: 代码语言:javascript 复制 fit<-summary(lm(b_out~b_exp,weights=1/se_out^2)) 这个代码和IVW的非常相似,区别就在于少了-1,这是因为R函数lm()里默认回归模型保留...
# (2)多效性检验 (Pleiotropy test):主要检验多个工具变量是否存在水平多效性,常用MR Egger法的截距项表示,如果该截距项与0差异很大,说明存在水平多效性。除此以外,MR-PRESSO包也是常用的检验水平多效性的R包。 mr_pleiotropy_test(dat) # 从上述结果看,MR-Egger的...
作者使用四种 MR 方法(MR-Egger、Weighted median、Simple mode和Weighted mode)做出了不同的估计,用于生成效应估计值作为敏感性分析。还评估了水平多效性,使用 Cochrane's Q 检验评估了异质性,使用留一分析检测 SNP 异常值。结果显示IVW检验和MR-Egger回归的Q统计量均未显示显著异质性。MR-Egger 截距的 P 值介...
MRMVObject<-mr_mvegger(MRMVInputObject_1, orientate=1, correl=FALSE, distribution="normal", alpha=0.05) MRMVObject 该结果同时给出了是否存在多效应。截距项显著则有多效性,下图看出,本次分析没有多效性。 安装MVMR包 remo...
1.在本文中,MR-Egger检验未发现显著的水平多效性(HUNT研究中MREgger截距为0.005, P=0.13; UK Biobank截距为−0.002,P=0.71)。 2.MR-Egger和加权中位数方法得到的结果与UK Biobank的主要线性分析相似(见下表)。 3.散点图未发现任何离群的遗传变异体(见下图)。在HUNT研究中,检测到1个离群值,但从分析中...
MR-Egger法与IVW最大的区别就是回归时考虑截距项的存在,另外它也使用结局方差(se的二次方)的倒数作为权重来进行拟合,具体的R语言代码如下: fit <- summary(lm(b_out ~ b_exp, weights = 1/se_out^2)) 这个代码和IVW的非常相似,区别就在于少了-1,这是因为R函数lm()里默认回归模型保留截距项。同样地...
虽然MR-Egger的显著截距可能表明存在潜在的水平多效性,但MR-PRESSO的全局检验排除了这种可能性(P = 0.632)。作者还观察到RA发病对B-ALL风险的显著因果效应,使用IVW方法估计(OR = 1.117,95%CI = 1.033 ~ 1.208,P = 0.005)。DIVW,MR-RAPS和MR-PRESSO支持这种关联(图6B),MR-Egger的截距和MR-PRESSO的全局...
MR-Egger多加了截距项,其主要目的是判断水平多效性的有无;另外它也使用结局方差(se的二次方)的倒数作为权重来进行拟合,具体的R语言代码如下: fit <- summary(lm(b_out ~ b_exp, weights = 1/se_out^2)) 这个代码和IVW的非常相似,区别就在于少了-1,这是因为R函数lm()里默认回归模型保留截距项。同样...
在这里,我们看到使用95%阈值的MR-Egger截距并不显着,但在全局水平上,单个SNP估计之间似乎存在异质性。这由 Q 统计量和异质性的相应 p 值表示。 对这些结果的一种可能的解释是,一些SNP是多效性的,但平均多效性效应接近于零(因此是平衡的)。在后续分析中,我们将使用RadialMR包根据它们对总体异质性的贡献来研究...