水平多效性是孟德尔随机化中的一个重要问题,因为它可能干扰我们对基因与特定表型之间因果关系的准确推断。因此,MR-Egger截距检验的目的就是检测这个重要的参数。通过MR-Egger截距检验,我们可以更准确地评估基因与表型之间的因果关系,从而避免水平多效性的干扰。这种方法在医学生和科研中具有重要意义,帮助我们更准确地理解...
IVW是最早使用的方法,也是最常用的,它需要SNP完全符合MR研究三原则才能得到正确的因果估计;MR-Egger多加了截距项,其主要目的是判断水平多效性的有无;Weighted Median是利用大部分SNP(majority of genetic variants)来判断因果关系的有无。 接下来是重点部分: 首先推荐使用“MR-PRESSO”包(后面我会简单介绍它的使用...
其主要输出结果如下(注意mr_egger_regression是TwoSampleMR包里的函数): # 直接回归(包含截距项,但没有flip的过程) summary(lm(beta.outcome ~ 1 +beta.exposure, weights = 1/se.outcome^2, data = data)) 其输出结果如下: 通过上述比较我们不难发现,两个结果是有差异的,其中第一个是MR-Egger方法计算出...
从数学上来看,MR-Egger在进行回归分析前把位于二、三象限的点通过中心(原点)对称的方式分别转化到四、一象限了(二象限对称到四象限,三象限对称到一象限),经过这么转换后SNP对exposure的效应方向也就一致了,也便于解释接下来的多效性问题。 因此,当你的暴露文件中beta值有负数的时候不要直接拟合,可以先翻转符号后...
MR-Egger回归方程是由Bowden等人于2015年提出的一种因果推断方法。该方法旨在通过基因变异来解决内生性问题。MR-Egger回归方程利用单核型多态性(SNP)作为工具变量,通过工具变量法进行因果推断。 具体而言,MR-Egger回归方程可以表示为: Y = α + βMR + ση + ε 其中,Y是因变量,表示需要推断因果关系的变量;MR...
下面将分步骤详细介绍mregger的原理。 第一步:建立状态空间 在mregger中,状态空间是指问题中可能的所有状态的集合。通常情况下,状态可以使用特征向量来表示。mregger利用现有的数据或专家知识来定义状态空间,以便将问题的复杂度降低到可处理的程度。 第二步:定义行动集合 行动集合包含所有可能的行动。mregger的任务是...
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...
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MR-Egger和加权中位数结果与IVW模型一致(表3)。MVMR 的结果表明,在调整睡眠呼吸后,白天午睡对上述五种 CVD 的因果影响仍然显着;在调整肥胖后,没有观察到白天午睡对高血压、房颤和心律失常的因果影响,而白天午睡对高血压、心房颤动、心律失常的 因果关系可能受到肥胖的影响。