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孟德尔随机化分析
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其中,“暴露因素”指代假定的因果风险因素,也称作中间表型,它可以是生物标志物(Biomarker)、人体测量指标(Physical measurement)或任何可能影响解决的风险因素(Risk factor)。一般我们将疾病列为结局,但不限于某种具体疾病。而非实验数据涵盖了所有观察性研究,包括横断面研究、纵向系列研究、队列研究和病例对照研究。MR大致原理示意图如下,大家先花1min牢记下图,之后解说跟它密切相关。孟德尔随机化原理展示图MR使用背景tips:当我们无法确认暴露因素对于结局的效应时,譬如可能存在混杂因素影响,可能是“暴露”和“结局”的实际因果关系倒置了,也可能是常规的随机对照试验因为伦理风险而难以进行(比如上世纪震惊全球的反应停事件、日本水俁事件,已知用药有害还设置治疗组有违伦理,因此无法进行RCT研究),这些时候,我们就可以考虑采用MR进行因果推断。孟德尔随机化分析流程常见的孟德尔随机化分析类型常见的孟德尔随机化分析的优势孟德尔随机化分析的数据库列举还要了解更多,可随时与我联系~~~~
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[1] Melinda C. Mills, Nicola Barban, and F. C. T. An Introduction to Statistical Genetic Data Analysis. (2020).
[2]Curr Epidemiol Rep . 2017;4(4):330-345. doi: 10.1007/s40471-017-0128-6. Epub 2017 Nov 22.
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