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...
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)...
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方法计算出来的结果,第二个就是普通的线性回归。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...
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是工具变量,表示与因变量相关的基因变异;η是误差项,满足η ~ N(0,1);ε是扰动项,满足ε ~ N(0,...
mregger将强化学习任务看作一个MDP,并利用深度神经网络来学习和优化策略。 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...
一、Mr-egger概述 Mr-egger是一款自动化工具,它基于Python语言编写,能够实现自动化任务。该工具具有简单易用、功能强大等特点,深受广大自动化爱好者的喜爱。 1. 任务分解:Mr-egger首先会将任务分解成多个子任务,以便逐个完成。这有助于提高任务的执行效率和准确性。 2. 脚本编写:Mr-egger支持编写脚本,用户可以根据...
在上一篇文章中,我们已经讨论了如何使用MR-PRESSO的global test来检测水平多效性。今天,我们将深入探讨另一种方法——MR-Egger截距检验。首先,让我们回顾一下什么是水平多效性。孟德尔随机化的水平多效性(horizontal pleiotropy)是指一个基因变异(SNP)对多个表型(性状或疾病)产生影响的现象。换句话说,这个基因变异不...
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...
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...
mr-egger的回归方程 摘要: I.前言 - 引入 mr-egger 回归方程的概念 II.mr-egger 回归方程的背景与意义 - 介绍 mr-egger 回归方程的发展历程 - 阐述 mr-egger 回归方程在经济学领域的应用和价值 III.mr-egger 回归方程的公式与性质 - 展示 mr-egger 回归方程的数学公式 - 分析 mr-egger 回归方程的性质和...