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...
MR-Egger 回归对这种强烈违反 IV1 的情况更为稳健,其估计值的偏差较小,且随着样本量的增加而减小。 同样,使用 MR-Egger 回归对因果零假设的拒绝率也只是略微夸大。 在方案(d)下,MR-Egger 检验检测多向效应的能力也显著提高,当 N = 1000 时,检测能力超过 70%。 MR-Egger弱化了传统孟德尔随机化方法对工具变...
( 医学版) 》网络首发论文 题目: MR-Egger 回归在孟德尔随机化分析中的应用 作者: 徐艺耘,刘振球,樊虹,张欣,施婷婷,吴声,张铁军 收稿日期: 2021-02-25 网络首发日期: 2021-11-03 引用格式: 徐艺耘,刘振球,樊虹,张欣,施婷婷,吴声,张铁军.MR-Egger 回归在孟德尔随机化分析中的应用[J/OL].复旦学报(医学版)...
目的 探讨MR-Egger回归在孟德尔随机化分析中的应用.方法 利用全基因组关联研究结果确定工具变量,通过MR-Egger回归进行两样本孟德尔随机化分析来检验高密度脂蛋白胆固醇(high density liptein cholesterol,HDL-C)和冠状动脉疾病之间的因果效应,评估潜在工具变量的多效性,并将MR-Egger回归结果与逆方差加权法(inverse-varianc...