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...
代谢组学和免疫组学中的阳性结果定义如下:IVW的P值< 0.05,FDR检验阳性,Q检验异质性的P值> 0.05,Egger_intercept检验P值> 0.05,MR-SAMO的p值> 0.05。同时,作者使用MR Egger进行水平多重效度检验,其P值也应大于0.05。在作者的多重敏感性试验筛选后,作者以高置信度筛选了阳性结果。 作者从1,400种代谢产物中获...
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...
is.na(b_out)&!is.na(se_exp)&!is.na(se_out))<3){#MR-Egger的计算需要至少3个有效的IV,否则报错return(nulllist)}sign0<-function(x){x[x==0]<-1#区别于sign()函数的不同之处,把beta为0的变成1,基础函数中sign
该图中使用了IVW和MT Egger模式,可以看到斜率是负数,说明BMI指数和乳腺癌是负相关的关系,斜率绝对值越大,说明相关性越高。斜率大于0,代表暴露因素是结局的不利因素。斜率小于0,说明BMI是乳腺癌的有利因素。即BMI越大,越容易患乳腺癌。 一般以IVW的结果的Pval<0.05为准,说明显著。
该图中使用了IVW和MT Egger模式,可以看到斜率是负数,说明BMI指数和乳腺癌是负相关的关系,斜率绝对值越大,说明相关性越高。斜率大于0,代表暴露因素是结局的不利因素。斜率小于0,说明BMI是乳腺癌的有利因素。即BMI越大,越容易患乳腺癌。 一般以IVW的结果的Pval<0.05为准,说明显著。
BFFM仅与FA明显相关(β = 0.056,95% CI = 0.042-0.070,P < 0.0001)。虽然IVW方法显示BFFM和FI之间有因果关系,但MR-Egger方法显示了相反的方向,表明因果关系是无效的。(图3)。 5、混杂因素分析 通过Phenoscanner对超重相关的SNPs、GWASes和疾病的相关信息进行总结和分析后,我们发现了一些潜在的混杂因素,主要包括...
Bayesian implementation of IVW and MR-Egger models. Installation instructions Install the CRAN version with following code: install.packages("mrbayes") Or install the development version from r-universe with install.packages("mrbayes",repos=c("https://mrcieu.r-universe.dev","https://cloud.r-...
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,这次回归得出来的beta,se和P值就是MR分析的结果。 因此我们不难看出,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...
主要就是看结果中的Q_pval,也就是 Cochran's Q,小于0.05就是没有异质性。 也支持更改方法(支持的方法参考mr_method_list()): mr_heterogeneity(dat, method_list = c("mr_egger_regression","mr_ivw")) # id.exposure id.outcome outcome # 1 ieu-a-2 ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu...