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...
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β0E可解释为J个遗传变异的平均多效性的估计值。若截距为0,则MR-Egger即退化为IVW;若截距不为0,则...
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...
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...
# (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...
MR-Egger回归流程包括以下三点: (1)使用所有SNP的效应估计进行回归分析 (2)通过回归得到校正的因果效应估计 (3)MR-Egger还提供了一个截距项,可以用来检测和校正某些偏倚。MR-Egger的截距项egger_intercept和0进行统计检验,没有统计学差异,也就是P value> 0.05,可以认为没有水平多效性的存在。
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基因与疾病之间的关系。0 0 发表评论 发表 ...
进行敏感性分析以检测是否违反了MR假设:留一法评估汇总效应值是否因任何高影响点而存在偏差;Cochran Q检验以评估异质性;MR-Egger回归的截距项用于检测水平多效性。结果确定了两个重要的关联,遗传预测较高的Sellimonas属丰度与ER + BC的风险增加显着相关;遗传预测的更高丰度的Alpha变形杆菌类与PC风险降低有因果关系...
(2)多效性检验 (Pleiotropy test):主要检验多个IV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。 (3)逐个剔除检验 (Leave-one-out sensitivity test):主要是逐个剔除IV后计算剩下IV的MR结果,如果剔除某个...
结果可视化 (1)散点图 (2)森林图 (3)漏斗图 概念理解 (1)MR-Egger 回归模型的截距项非 0 ( P < 0.05) 表示不存在基因多效性[13-14]。 应用Cochran's Q 检验判断 SNP 的异质性[19]; 若存在异质性, 则关注 IVW 模型结果