孟德尔遗传定律是一种遗传规律,指出每个性状是由两个基因决定的,一个来自母亲,一个来自父亲,这两个基因会发生随机组合和分离,然后传递给下一代。多变量孟德尔随机化根据孟德尔遗传定律的特点,将多个变量按照不同的组合方式进行随机化,从而保证实验结果的可靠性和准确性。 多变量孟德尔随机化主要适用于实验设计时需要考虑...
与其他变量的关联在方向和大小上保持一致,但不再具有统计学意义,然而,考虑到在考虑多次测试时失去动力,这是意料之中的。结果如图3B所示。 图3 孟德尔随机化估计了(A)遗传预测出生体重和(B)遗传预测出生体重在仅分离通过直接胎儿效应作用的变异后,对心脏结构和功能的心血管磁共振成像参数的影响 3.复制和敏感度分析 ...
优秀的结果是:X有causal effect on Y, 同时X对M, M对Y也有同样的Effect,同正或同负,这样是可以解释通的;另一个种是并未观察到X与Y直接的因果关系,但是观察到了通过中介路径的两个显著的因果关系,这也是可以很好的解释的。那么我们在做双样本的时候,X相对限制了我们对结果的解释,那么多变量孟德尔随机化(MVMR...
多变量孟德尔随机化分析 在收缩压、吸烟起始、BMI、受教育程度(以及总睾酮的SHBG)校正的多变量MR中,男性的总睾酮降低了父系阿尔茨海默病的风险(图2),对于女性则没有发现任何关联。临床阿尔茨海默病性别荟萃分析一致显示负相关,但置信区间包括零值。对于生物可利用的睾酮,meta分析结果显示,使用反方差加权法的男性和使用...
多变量孟德尔随机化(Multivariate Mendelian Randomization,MVMR)是一种统计方法,用于在遗传学和流行病学研究中评估因果关系。它基于孟德尔随机化原理,利用遗传变异作为自然随机分配的工具变量,来评估因果效应。 传统的孟德尔随机化方法只能评估单个风险因素与某个特定结果之间的因果关系。而MVMR则允许同时评估多个风险因素与...
注:一般情况多变量孟德尔随机化分析就到这一步就停止了,作为对单变量分析的一个补充。因为后面的一些分析得到的结果不一定很理想。 04 补充部分 #安装包 #remotes::install_github("WSpiller/RMVMR",build_opts=c("--no-resave-data", "--no-manual"), build_vignettes = TRUE) ...
本研究目的在于调查脂质特征对非洲人肾功能的因果影响,采用双样本多变量孟德尔随机化(MVMR)方法来研究该问题。作者首先对来自公共数据集汇总数据(GWAS)的样本数据进行处理,结合Meta分析,获得预测因子(脂质性状)的工具变量(IV),并进行了单变量与多变量的孟德尔随机化(MR)研究方法,在初步分析中使用了随机效应逆方差法(...
20分+的“孟德尔随机化”有何不一样?UKB数据库+COVID-19+蛋白质组+GWAS分析,这样的 1292 -- 11:31 App 生信小白可冲的7.5分+纯生信!常规预后模型,搭配机器学习算法,两个月就接收! 978 -- 0:14 App 李兰娟院士团队最新研究:NHANES+孟德尔随机化,泼天的高分思路 3138 -- 4:00 App 孟德尔随机化联手Meta...
多变量孟德尔随机化(Multi-variable Mendelian Randomization, MVMR)分析是一种统计方法,用于评估多个暴露变量与一个结局变量之间的因果关系。孟德尔随机化是一种利用遗传变异作为工具变量来评估暴露与结局之间因果关系的分析方法。在多变量孟德尔随机化分析中,研究者可以同时考虑多个暴露变量,以评估它们与结局变量之间的独立...
在进行MVMR研究时,我们不建议使用很多的暴露,因为这会带来比较严重的共线性问题,一般3~5个为宜。如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 参考:多变量孟德尔随机化研究(MVMR)简介...