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...
随着样本量的增加,这种偏差变得越来越严重,因果零假设的拒绝率从 30% 增加到 80%。 相比之下,MR-Egger 回归对 β 的估计近似无偏,MR-Egger 估计的因果零假设的 I 类错误率保持在 5%左右。 随着样本量的增加,检测水平基因多效性的能力从 10%小幅上升到 30%以下。 d场景下,InSIDE 假设不成立。工具变量 j ...
- 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 回归方程的性质和特点 IV.mr-egger 回归方程的参数估计与假设检验 - 讲解 mr-egger 回归方程参数的估计方法 - 介绍 mr-egge...
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,不如工具变量的三个核心假设要求严格。同时,该方法既能检测多效性又能校正多效性偏倚,所以在以多...
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的效应方向也就一致了,也便于解释接下来的多效性问题。 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...
# 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、...
( 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)...
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...
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...
采用逆方差加权法(Inverse variance weighting,IVW)、MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法来研究肠道菌群与骨质疏松症之间的因果关系。敏感性分析用于检验孟德尔随机化分析结果是否可靠。 结果与结论:逆方差加权法结果表明,肠道菌群与骨质疏松症之间存在因果关系。克里斯滕森菌科R7属(MR Egger:β=-...