今天和大家简单介绍一下孟德尔随机化研究中最常用的两种方法:逆方差加权法(inverse-varianceweighted,IVW)和MR-Egger法。 在讲述之前,我想先和大家介绍一下我们进行MR分析的必要数据,这个数据必须至少包括5列信息:SNP列;暴露的beta值;暴露的se值;结局的beta值;结局的se值。这里的beta值就是SNP对表型(暴露或者结局)...
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...
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...
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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...
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,不如工具变量的三个核心假设要求严格。同时,该方法既能检测多效性又能校正多效性偏倚,所以在以...
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...
# (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...
默认五种方法(五列):MR Egger、Weighted median、Inverse variance weighted、Simple mode和Weighted mode。只要上表后面的P值有意义,就可以。 IVW是最早使用的方法,也是最常用的。该方法中文叫做逆方差加权法,它的特点是回归时不考虑截距项的存在并且用结局方差(se的二次方)的倒数作为权重来进行拟合。它需要SNP完全...