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...
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,...
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...
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...
MR-Egger 是一种使用总结型遗传数据的Mendelian随机化分析方法。MR-Egger由三部分组成:(1)方向性多种影响的测试,(2)因果效应的测试,(3)因果效应的估计。虽然传统的Mendelian随机化分析方法假设所有遗传变异满足器官变量假设,但MR-Egger方法能够评估遗传变异是否对结果具有平均不为零的多种影响(方向性多种影响),以及...
前一阵子,有小伙伴提出来用“TwoSampleMR”包里的MR-Egger方法算出来的结果和直接在回归模型里添加截距项的结果不同。我看了一下,这里主要是因为暴露数据里的beta值存在负数,要想彻底理解这个问题,我们有必要看一下计算的源代码。 “TwoSampleMR”包里的MR-Egger计算代码如下(该代码可以在R语言中加载好TwoSampleMR...
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...
因此,当你的暴露文件中beta值有负数的时候不要直接拟合,可以先翻转符号后再拟合,这样才是MR-Egger计算方法。希望大家注意! 当然,你也可以直接使用TwoSampleMR提供的MR-Egger方法,这是没有问题的。 PS: 之前有小伙伴提出无法从我的Gitee里下载MRinstruments包,米老鼠查看了一下,是我之前把这个MRInstruments库设成私...
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...