孟德尔随机化连锁不平衡参数设置
连锁不平衡计算 孟德尔随机化
连锁不平衡计算孟德尔随机化孟德尔随机化是一种常用的实验设计方法，旨在消除实验中可能存在的连锁不平衡现象。
连锁不平衡是指实验中不同处理间可能存在的相关性，这种相关性可能对实验结果产生影响，从而导致结论的偏倚。
为了避免连锁不平衡对实验结果的影响，孟德尔随机化方法被广泛应用于实验设计中。
在实验设计中，连锁不平衡往往由于实验条件的限制而不可避免。
例如，在农业实验中，不同处理间的相关性可能来自于土壤的差异或气候条件的变化。
为了消除这种连锁不平衡，研究人员可以采用孟德尔随机化方法。
孟德尔随机化的基本原理是将试验单位随机分配到不同处理组中。
这种随机分配可以有效地消除连锁不平衡的影响，使得不同处理组之间的差异仅仅是由于处理的差异引起的。
通过使用孟德尔随机化，研究人员可以更加准确地评估不同处理对实验结果的影响，并得出更可靠的结论。
为了使用孟德尔随机化进行实验设计，研究人员需要注意以下几点。
首先，需要选择适当的实验单位。
实验单位应该是相互独立的，即它们之间不存在连锁不平衡的关系。
其次，需要确定处理组的数量和处理间的差异程度。
处理组的数量应该足够大，以保证实验结果的可靠性。
处理间的差异程度应该是实验研究的重点，因为研究人员通常关注的是处理间的差异。
在进行实验时，研究人员需要将实验单位随机分配到不同处理组中。
这可以通过随机数生成器或抽签的方式来实现。
通过随机分配，不同处理组中的实验单位具有相似的特征，从而消除了连锁不平衡的影响。
实验结束后，研究人员可以对不同处理组的数据进行统计分析，评估处理对实验结果的影响。
孟德尔随机化方法在实验设计中具有重要的应用价值。
它可以帮助研究人员准确评估不同处理对实验结果的影响，从而得出更加可靠的结论。
通过消除连锁不平衡的影响，孟德尔随机化方法可以提高实验结果的可靠性和可重复性。
因此，在进行实验设计时，研究人员应该充分考虑采用孟德尔随机化方法，以获得更加准确和可靠的实验结果。
孟德尔随机化是一种常用的实验设计方法，用于消除实验中可能存在的连锁不平衡现象。
连锁不平衡计算 孟德尔随机化
连锁不平衡计算孟德尔随机化在统计学和实验设计中，孟德尔随机化是一种常用的方法，用于消除实验中的连锁不平衡。
连锁不平衡是指由于某些未知或不可控制的因素而引起的样本分组不平衡，从而对实验结果的准确性产生影响。
为了解决这个问题，孟德尔随机化方法被广泛应用于实验设计中。
孟德尔随机化的原理非常简单，即通过随机分组的方式，将实验对象或观察单位随机分配到不同的处理组别中。
这样做的目的是使得各组之间的差异最小化，从而减少连锁不平衡对实验结果的影响。
通过孟德尔随机化的方法，可以有效地提高实验结果的可靠性和可重复性。
在进行孟德尔随机化时，需要注意以下几个方面。
首先，随机分组应该在实验开始之前进行，以确保实验的随机性和可比性。
其次，分组时应该考虑到实验对象或观察单位之间的相似性，避免个体间的差异对结果产生影响。
此外，分组时应该保持处理组别的平衡，使得各组之间的样本量相近，从而减少实验结果的偏差。
孟德尔随机化在实验设计中有着广泛的应用。
例如，在药物研发领域，研究人员常常需要将患者随机分配到不同的治疗组和对照组中，以评估新药的疗效和安全性。
通过孟德尔随机化的方法，可以避免患者因个体差异而对实验结果产生影响，从而提高研究的可靠性和可信度。
除了在实验设计中的应用外，孟德尔随机化在观察研究中也有着重要的作用。
观察研究通常无法对个体进行干预，只能通过观察来获取数据。
在这种情况下，研究人员可以利用孟德尔随机化的方法，在数据分析时进行随机配对或匹配，以消除潜在的连锁不平衡。
这样做可以提高研究的准确性和可靠性，使得观察结果更具有说服力。
然而，孟德尔随机化也存在一些局限性。
首先，随机分组可能会导致某些组别之间的差异，从而对实验结果产生影响。
其次，由于实验对象或观察单位之间的差异较大，难以进行有效的随机分组。
此外，孟德尔随机化并不能完全消除连锁不平衡，只能减少其对实验结果的影响。
因此，在实际应用中，研究人员需要综合考虑实验设计和数据分析的方法，以保证研究结果的可靠性和有效性。
抑郁和宫颈癌发病风险相关的孟德尔随机化分析
中西医结合护理Chinese Journal of Integrative Nursing2023 年第 9 卷第 11 期Vol.9， No.11， 2023抑郁和宫颈癌发病风险相关的孟德尔随机化分析刘银侠1， 俞萍2， 徐阳1（1. 扬州大学护理学院·公共卫生学院， 江苏 扬州， 225009；2. 扬州大学附属医院 护理部， 江苏 扬州， 225009）摘要： 目的 通过孟德尔随机化（MR ）方法，探究抑郁与宫颈癌发病风险的因果关联。
方法 以全基因组关联分析研究（GWAS ）数据为基础，筛选出与抑郁的关联单核苷酸多态性（SNP ）作为基因工具变量，利用逆方差加权分析方法（IVW ）、加权中值方法和 MR -Egger 方法三种孟德尔随机化方法探究抑郁与宫颈癌发病风险的因果关联。
采用Radial MR 用来识别异常值。
分析结果以比值比（OR ）和 95%可信区间（CI ）显示，P ＜0.05 为效应具有统计学意义。
结果 共筛选到57个与抑郁相关的SNP 。
IVW 结果显示，抑郁是宫颈癌发病风险的危险因素［OR=1.002， 95%CI （1.0002～1.003）， P =0.03］；加权中值法和 MR -Egger 效应估计值具有相似的统计结果。
敏感性分析发现没有对因果估计结果产生较大的 SNP 。
结论 抑郁是宫颈癌发病风险的危险因素，加强抑郁患者宫颈癌的筛查、预防以及健康宣教，对于降低该人群的宫颈癌发病率具有重要意义。
关键词： 抑郁； 孟德尔随机化； 宫颈癌； 筛查； 健康宣教中图分类号： R 473.71 文献标志码： A 文章编号： 2709-1961（2023）11-0106-08A Mendelian randomization study of depressionand risk of cervical cancerLIU Yinxia 1，YU Ping 2，XU Yang 1（1. School of Nursing and Public Health Yangzhou University ， Yangzhou ， Jiangsu ， 225009； 2. Department of Nursing ， Affiliated Hospital of Yangzhou University ， Yangzhou ， Jiangsu ， 225009）ABSTRACT ： Objective To explore the causal relationship between depression and the risk ofcervical cancer by Mendelian randomization （MR ）.Methods Based on Genome Wide Associa⁃tion Study （GWAS ） data ， single nucleotide polymorphism （SNP ） associated with depression were selected as genetic instrumental variables. Three Mendelian randomization methods ， inverse vari⁃ance weighted analysis （IVW ）， weighted median methods and MR -Egger were used to investigate the causal association between DP and the risk of cervical cancer. Radial MR was used to identify outliers. The analysis results were shown by odds ratio （OR ）and 95% confidence interval （CI ）， and the effect was statistically significant with P ＜0.05.Results Totally 57 SNPs related to de⁃pression were included. The result of IVW show that depression was a risk factor for the risk of cervical cancer （OR=1.002， 95%CI ： 1.0002～1.003， P=0.03）. Weighted median method and MR -Egger provided the similar result. Sensitivity analysis found that no single SNP was strongly or reversely driving the overall effect for causal estimates.Conclusion Depression was a risk fac⁃tor of cervical cancer. Strengthening the screening and prevention of cervical cancer in DP pa⁃tients was of great significance to reduce the incidence of cervical cancer in this population.KEY WORDS ： depression ； Mendelian randomization ； cervical cancer ； screening ； health education作为最常见的妇科恶性肿瘤，宫颈癌是严重危害妇女健康的主要恶性肿瘤之一，居女性恶性肿瘤的第二位［1-2］。
两步孟德尔随机化原理
两步孟德尔随机化原理
两步孟德尔随机化（Two-step Mendelian Randomization, 2SMR）是一种基于遗传变异的因果推断方法，其基本原理是利用自然界中的随机分配的基因型对表型的影响来推断生物学因素对疾病的影响。
两步孟德尔随机化的主要目的是探讨中介变量（mediator）是否能介导暴露对结局的影响，一般适用于寻找从暴露到结局的潜在发生机制。
该方法分为两个步骤：
从暴露的GWAS研究结果中寻找显著的SNP，去掉存在连锁不平衡的SNP，然后在中介变量的GWAS结果中提取剩下来的SNP信息。
这里需要保证剩下来的SNP不能和混杂因素以及中介变量直接相关。
最后计算暴露到中介变量的因果效应。
从中介变量的GWAS研究结果中寻找显著的SNP，去掉存在连锁不平衡的SNP，然后在结局的GWAS结果中提取剩下来的SNP信息。
这里需要保证剩下来的SNP不能和混杂因素以及结局直接相关。
最后计算中介变量到结局的因果效应。
通过这两个步骤，我们可以得到三个beta值（beta0、beta1和beta2）。
根据这三个beta值的显著情况，我们可以推断出暴露、中介变量和结局之间的因果关系。
需要注意的是，孟德尔随机化方法虽然能够提供有关因果关系的线索，但其结果并不总是绝对的。
在实际应用中，还需
要结合其他证据和方法来综合评估因果关系的可能性。
孟德尔随机化研究流程
孟德尔随机化研究流程
获取数据
获取暴露和结局的GWAS数据，所有的基因研究有个专门的库叫做genome wide association studies (GWAS)；可以选择从GWAS原文中获取、从已经发表的MR文章中获取、R program提取等方法。
挑选工具变量
在暴露数据中挑选工具变量（通过关联性分析，挑选与暴露因素强相关的SNP作为工具变量，过滤条件是pvalue<5e-08）
去除连锁不平衡
连锁不平衡(linkage disequilibrium)是指基因组位置相近的遗传变异更倾向于共同遗传。
会导致分属两个或两个以上基因座位的等位基因同时出现在一条染色体上的几率，高于随机出现的频率。
去除弱工具变量
工具变量与暴露因素不具有强相关性，或者工具变量只能解释小部分表型变异。
筛选标准F检验值>10。
孟德尔随机化简明手册
孟德尔随机化简明手册
孟德尔随机化是一种用于研究遗传和环境因素对复杂疾病的影响的统计方法。
这种方法基于孟德尔遗传学的原理，假设基因在繁殖过程中以随机的方式从一代传递到下一代。
以下是一个简明手册，介绍了孟德尔随机化的基本概念和步骤：
1. 定义孟德尔随机化变量：选择一个与目标疾病相关的遗传标记（通常是DNA变异），作为孟德尔随机化变量。
这个变量应该是可测量的，并且在
研究人群中应该是均匀分布的。
2. 确定研究人群：选择一个合适的研究人群，可以是病例-对照研究、队列
研究或横断面研究。
确保研究人群足够大，以便获得可靠的统计结果。
3. 收集数据：收集研究人群的遗传标记数据和其他相关数据，如疾病状态、环境暴露等。
这些数据将用于后续的分析。
4. 统计分析：使用适当的统计分析方法，将遗传标记与目标疾病联系起来。
这通常涉及到回归分析、卡方检验等统计技术。
5. 结果解释：解释统计分析的结果，评估遗传标记与疾病的关联程度。
如果存在显著的关联，可以进一步探讨遗传标记对疾病的作用机制。
6. 验证结果：为了确认结果的可靠性，可以在另一个独立的研究人群中重复上述过程，或者使用其他方法验证结果。
需要注意的是，孟德尔随机化方法有一些限制和假设条件。
例如，它假设遗传标记是随机分配的，且不受其他因素的影响。
因此，在使用这种方法时，需要仔细考虑其局限性，并确保符合假设条件。
基于孟德尔随机化探索肠道菌群与儿童川崎病之间的因果关系
通信作者：谢江，Ｅ ｍａｉｌ：９０９３８０５９９＠ｑｑ．ｃｏｍ基于孟德尔随机化探索肠道菌群与儿童川崎病之间的因果关系王慧 张燕平 王志强 陈桂华 谢江（西南交通大学附属医院成都市第三人民医院儿科，四川成都６１００３１）【摘要】目的 利用孟德尔随机化（ＭＲ）研究方法验证肠道菌群与川崎病之间是否存在因果关系。
方法 使用ＭｉＢｉｏＧｅｎ联合会收集的１８３４０例来自２４个队列的基因数据，选取３１个影响微生物分类群相对丰度或存在的遗传变异作为工具变量。
从波兰一项有关儿童川崎病易感基因的全基因组关联分析中提取与川崎病关联的结果，通过逆方差加权法（ＩＶＷ）、加权中位数法和ＭＲ Ｅｇｇｅｒ回归法分别判断肠道菌群与川崎病的因果关联。
绘制工具变量相关的肠道菌群与川崎病风险的森林图及散点图。
结果 共筛选到７个与肠道菌群相关的单核苷酸多态性作为工具变量，ＩＶＷ结果显示安德克氏菌属和川崎病有关（ＯＲ＝０．２２２，９５％ＣＩ０ ０５２～０ ９４０，Ｐ＝０．０４１），提示安德克氏菌属的丰度每增加一个标准差，川崎病的发病风险平均降低７７．８％。
结论 ＭＲ法分析显示安德克氏菌属丰度与川崎病发病风险呈负向因果效应。
【关键词】肠道菌群；川崎病；安德克氏菌属；放线菌；孟德尔随机化【ＤＯＩ】１０ １６８０６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１００４ ３９３４ ２０２３ ０６ ０２０ＴｏＥｘｐｌｏｒｅｔｈｅＣａｕｓａｌＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＢｅｔｗｅｅｎＧｕｔＭｉｃｒｏｂｉｏｔａａｎｄＫａｗａｓａｋｉＤｉｓｅａｓｅｉｎＣｈｉｌｄｒｅｎＢａｓｅｄｏｎＭｅｎｄｅｌｉａｎＲａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎＷＡＮＧＨｕｉ，ＺＨＡＮＧＹａｎｐｉｎｇ，ＷＡＮＧＺｈｉｑｉａｎｇ，ＣＨＥＮＧｕｉｈｕａ，ＸＩＥＪｉａｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｅｄｉａｔｒｉｃｓ，ＴｈｅＡｆｆｉｌｉａｔｅｄＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＴｈｅＴｈｉｒｄＰｅｏｐｌｅ’ｓＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＣｈｅｎｇｄｕ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００３１，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ）【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ＴｏｖｅｒｉｆｙｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｒｅｉｓａｃａｕｓａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｇｕｔｍｉｃｒｏｂｉｏｔａａｎｄＫａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅｕｓｉｎｇＭｅｎｄｅｌｉａｎｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎ（ＭＲ）ｍｅｔｈｏｄ．Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｇｅｎｅｔｉｃｄａｔａｏｆ１８３４０ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｆｒｏｍ２４ｃｏｈｏｒｔｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙＭｉＢｉｏＧｅｎｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ．３１ｇｅｎｅｔｉｃｖａｒｉａｎｔｓａｆｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅａｂｕｎｄａｎｃｅｏｒｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｍｉｃｒｏｂｉａｌｔａｘａｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌｖａｒｉａｂｌｅｓ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｗｉｔｈＫａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍａＧＷＡＳｓｔｕｄｙｏｆｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙｇｅｎｅｓｏｆｃｈｉｌｄｒｅｎｗｉｔｈＫａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅｉｎＰｏｌａｎｄ．Ｉｎｖｅｒｓｅ ｖａｒｉａｎｃｅｗｅｉｇｈｔｉｎｇ（ＩＶＷ）ａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｅｉｇｈｔｅｄｍｅｄｉａｎｅｓｔｉｍａｔｏｒａｎｄＭＲ ＥｇｇｅｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｃａｕｓａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｇｕｔｍｉｃｒｏｂｉｏｔａａｎｄＫａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅ．ＦｏｒｅｓｔｐｌｏｔｓａｎｄｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔｓｏｆｔｈｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｇｕｔｍｉｃｒｏｂｉｏｔａａｎｄｔｈｅｒｉｓｋｏｆＫａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅｗｅｒｅｄｒａｗｎ．Ｒｅｓｕｌｔｓ Ａｔｏｔａｌｏｆ７ＳＮＰａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｇｕｔｍｉｃｒｏｂｉｏｔａｗｅｒｅｓｃｒｅｅｎｅｄ．ＩＶＷｒｅｓｕｌｔｓｏｆｆｏｒｅｓｔｐｌｏｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｂｕｎｄａｎｃｅｏｆＡｄｌｅｒｃｒｅｕｔｚｉａｗａｓｒｅｌａｔｅｄｔｏＫａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅ（ＯＲ＝０．２２２，９５％ＣＩ０．０５２～０．９４０，Ｐ＝０．０４１）：ａ１ｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅａｂｕｎｄａｎｃｅｏｆＡｄｌｅｒｃｒｅｕｔｚｉａ，ａｎｄｔｈｅｒｉｓｋｏｆｓｕｆｆｅｒｉｎｇｆｒｏｍＫａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅｒｅｄｕｃｅｄｂｙａｎａｖｅｒａｇｅｏｆ７７ ８％．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ ＭＲａｎａｌｙｓｉｓＩＶＷｍｅｔｈｏｄｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｂｕｎｄａｎｃｅｏｆＡｄｌｅｒｃｒｅｕｔｚｉａｈａｄａｎｅｇａｔｉｖｅｃａｕｓａｌｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｒｉｓｋｏｆＫａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅ．【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】Ｇｕｔｍｉｃｒｏｂｉｏｔａ；Ｋａｗａｓａｋｉｄｉｓｅａｓｅ；Ａｄｌｅｒｃｒｅｕｔｚｉａ；Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｔｅｓ；Ｍｅｎｄｅｌｉａｎｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎ 川崎病是一种自限性全身炎症性血管炎，由日本的Ｋａｗａｓａｋｉ［１］在１９６７年首次描述。
基于孟德尔随机化的血脂六项与冠心病因果关系研究
基于孟德尔随机化的血脂六项与冠心病因果关系研究一、概述随着现代生活节奏的加快和饮食结构的改变，心血管疾病尤其是冠心病的发病率逐年上升，已成为全球范围内的重大公共卫生问题。
血脂异常作为冠心病的重要危险因素，其与冠心病之间的因果关系一直是医学界关注的焦点。
孟德尔随机化研究作为一种新兴的方法，在探讨基因变异与疾病之间的因果关系方面展现出独特的优势。
本研究旨在通过孟德尔随机化方法，深入探究血脂六项（总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、载脂蛋白A1和载脂蛋白B）与冠心病之间的因果关系，以期为冠心病的预防和治疗提供新的思路和策略。
孟德尔随机化研究基于人类遗传学的原理，通过利用自然发生的基因变异作为暴露因素，来探究基因变异与疾病结局之间的因果关系。
这种方法避免了传统观察性研究中可能存在的混杂因素和反向因果关系等问题，从而能够更准确地揭示疾病发生的内在机制。
血脂六项作为评估血脂水平的重要指标，在冠心病的发生和发展中扮演着重要角色。
通过孟德尔随机化方法，我们可以探究这些血脂指标与冠心病之间的因果关系，进一步明确它们在冠心病发病过程中的作用机制。
这种方法还可以帮助我们识别与冠心病相关的潜在治疗靶点，为冠心病的精准治疗提供有力支持。
本研究旨在利用孟德尔随机化方法，深入探究血脂六项与冠心病之间的因果关系，以期为冠心病的预防和治疗提供新的思路和策略。
通过本研究的开展，我们有望为冠心病的防治工作提供更为科学和有效的依据。
1. 冠心病的流行现状及其对人类健康的威胁冠心病作为心血管疾病的重要分支，其流行现状日趋严峻，对人类健康构成巨大威胁。
随着现代生活节奏的加快和饮食结构的改变，冠心病的发病率逐年攀升，且呈现出年轻化趋势。
冠心病已成为全球范围内导致死亡的主要原因之一，特别是在发展中国家，其发病率和死亡率更是呈现出惊人的增长态势。
冠心病的流行现状同样不容乐观。
随着人口老龄化进程的加速和居民生活水平的提高，冠心病的发病率呈现出显著增长。
两样本孟德尔随机化分析原发性硬化性胆管炎与结直肠癌发生风险的关系
!89:;341!ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－５２５６．２０２３．０３．０１３两样本孟德尔随机化分析原发性硬化性胆管炎与结直肠癌发生风险的关系李镇圻１，杜 宁１，和红阳２１大理大学临床医学院，云南大理６７１０００；２大理大学第一附属医院普外一科，云南大理６７１０００通信作者：杜宁，ｄｕｎｉｎｇ２０２３＠１６３．ｃｏｍ（ＯＲＣＩＤ：００００－０００３－０５１７－２２３４）摘要：目的 运用两样本孟德尔随机化（ＴＳＭＲ）评估原发性硬化性胆管炎（ＰＳＣ）与结直肠癌（ＣＲＣ）之间的关联。
方法 ＰＳＣ与ＣＲＣ相关的单核苷酸多态性（ＳＮＰ）数据分别来自芬兰生物银行及英国生物银行，对基于全基因组关联研究（ＧＷＡＳ）的所有汇总数据进行二次数据分析，选择与ＰＳＣ密切关联的遗传位点作为工具变量，分别以孟德尔随机化Ｅｇｇｅｒ回归法、中位数加权法、ＩＶＷ随机效应模型、最大似然比法、线性中位数加权法、ＩＶＷｒａｄｉａｌ法、ＩＶＷ固定效应模型七种方法做ＴＳＭＲ，以ＯＲ值评价ＰＳＣ和ＣＲＣ风险之间的因果关系。
结果 基因预测的ＰＳＣ对ＣＲＣ存在正向因果关系，以ＩＶＷ固定效应模型为例，遗传决定的患ＰＳＣ患者发生ＣＲＣ风险增加（ＯＲ＝１．００２２４３，９５％ＣＩ：１．００１３１９～１ ００３１６７）。
ＴＳＭＲ结果不存在异质性（Ｐ＝０．８７），无水平多效性（Ｐ＝０．９５）。
本次所选ＰＳＣ的３个工具变量为强工具变量（Ｆ＝１１．８６）。
结论 ＴＳＭＲ发现ＰＳＣ具有与ＣＲＣ风险相关的遗传证据。
无论是否合并炎症性肠病，在ＰＳＣ患者中积极进行肠镜筛查或可有利于ＣＲＣ的早期发现与及时干预。
关键词：原发性硬化性胆管炎；结直肠肿瘤；孟德尔随机化分析基金项目：云南省教育厅科研基金项目（２０２２Ｊ０６９１）Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｐｒｉｍａｒｙｓｃｌｅｒｏｓｉｎｇｃｈｏｌａｎｇｉｔｉｓａｎｄｔｈｅｒｉｓｋｏｆｃｏｌｏｒｅｃｔａｌｃａｎｃｅｒ：Ａｔｗｏ－ｓａｍｐｌｅＭｅｎｄｅｌｉａｎｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｕｄｙＬＩＺｈｅｎｑｉ１，ＤＵＮｉｎｇ１，ＨｅＨｏｎｇｙａｎｇ２．（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｌｉｎｉｃａｌＭｅｄｉｃｉｎｅ，ＤａｌｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉ，Ｙｕｎｎａｎ６７１０３３，Ｃｈｉｎａ；２．ＦｉｒｓｔＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＧｅｎｅｒａｌＳｕｒｇｅｒｙ，ＴｈｅＦｉｒｓｔＡｆｆｉｌｉａｔｅｄＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＤａｌｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉ，Ｙｕｎｎａｎ６７１０００，Ｃｈｉｎａ）Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ：ＤＵＮｉｎｇ，４８９６７６１７４＠ｑｑ．ｃｏｍ（ＯＲＣＩＤ：００００－０００３－０５１７－２２３４）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｈｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｐｒｉｍａｒｙｓｃｌｅｒｏｓｉｎｇｃｈｏｌａｎｇｉｔｉｓ（ＰＳＣ）ａｎｄｃｏｌｏｒｅｃｔａｌｃａｎｃｅｒ（ＣＲＣ）ｂｙｕｓｉｎｇｔｗｏ－ｓａｍｐｌｅＭｅｎｄｅｌｉａｎｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎ（ＴＳＭＲ）．Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｔｈｅｓｉｎｇｌｅｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ（ＳＮＰ）ｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈＰＳＣａｎｄＣＲＣｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍＦｉｎｌａｎｄＢｉｏｂａｎｋａｎｄＵＫＢｉｏｂａｎｋ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｓｅｃｏｎｄａｒｙｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｆｏｒａｌｌｐｏｏｌｅｄｄａｔａｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓｔｕｄｉｅｓｔｏｓｅｌｅｃｔｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃｌｏｃｉｃｌｏｓｅｌｙａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈＰＳＣａｓｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌｖａｒｉａｂｌｅｓ，ａｎｄＴＳＭＲｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｂｙｓｅｖｅｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｉ．ｅ．，ＥｇｇｅｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｉｎＭｅｎｄｅｌｉａｎｒａｎｄｏｍｉｚａ ｔｉｏｎ，ｗｅｉｇｈｔｅｄｍｅｄｉａｎ，ｉｎｖｅｒｓｅｖａｒｉａｎｃｅｗｅｉｇｈｔｅｄ（ＩＶＷ）ｒａｎｄｏｍｅｆｆｅｃｔｓｍｏｄｅｌ，ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ，ｌｉｎｅａｒｗｅｉｇｈｔｅｄｍｅｄｉ ａｎ，ＩＶＷｒａｄｉａｌｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄＩＶＷｆｉｘｅｄｅｆｆｅｃｔｓｍｏｄｅｌ．Ｏｄｄｓｒａｔｉｏ（ＯＲ）ｖａｌｕｅｗａｓｕｓｅｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｃａｕｓａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅ ｔｗｅｅｎＰＳＣａｎｄｔｈｅｒｉｓｋｏｆＣＲＣ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ＴｈｅｒｅｗａｓａｐｏｓｉｔｉｖｅｃａｕｓａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｇｅｎｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄＰＳＣａｎｄＣＲＣ，ａｎｄｗｉｔｈｔｈｅＩＶＷｆｉｘｅｄｅｆｆｅｃｔｓｍｏｄｅｌａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ｇｅｎｅｔｉｃａｌｌｙｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈＰＳＣｃｏｕｌｄｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｒｉｓｋｏｆＣＲＣ（ＯＲ＝１．００２２４３，９５％ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅｉｎｔｅｒｖａｌ：１．００１３１９－１．００３１６７）．ＴＳＭＲｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｎｏｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ（Ｐ＝０．８７）ｏｒｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｐｌｅｉｏｔｒｏｐｙ（Ｐ＝０．９５）．ＴｈｅｔｈｒｅｅｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌｖａｒｉａｂｌｅｓｓｅｌｅｃｔｅｄｆｏｒＰＳＣｗｅｒｅｓｔｒｏｎｇｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌｖａｒｉａｂｌｅｓ（Ｆ＝１１ ８６）．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ ＴＳＭＲｓｈｏｗｓｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃｅｖｉｄｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎＰＳＣａｎｄｔｈｅｒｉｓｋｏｆＣＲＣ．Ｒｅｇａｒｄｌｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｒａｂｓｅｎｃｅｏｆｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙｂｏｗｅｌｄｉｓｅａｓｅ，ａｃｔｉｖｅｅｎｔｅｒｏｓｃｏｐｙｓｃｒｅｅｎｉｎｇａｍｏｎｇｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈＰＳＣｍａｙｈｅｌｐｗｉｔｈｔｈｅｅａｒｌｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｔｉｍｅｌｙｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎｏｆＣＲＣ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰｒｉｍａｒｙＳｃｌｅｒｏｓｉｎｇＣｈｏｌａｎｇｉｔｉｓ；ＣｏｌｏｒｅｃｔａｌＮｅｏｐｌａｓｍｓ；ＭｅｎｄｅｌｉａｎＲａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓＲｅｓｅａｒｃｈｆｕｎｄｉｎｇ：ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＦｕｎｄｐｒｏｊｅｃｔｏｆＹｕｎｎａｎＥｄｕｃａｔｉｏｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ（２０２２Ｊ０６９１） 原发性硬化性胆管炎（ＰＳＣ）是一种罕见疾病，其以多灶性胆管狭窄和进展期肝病为特征，目前尚缺乏有效治疗的药物，终末期患者必须依靠肝移植（ｌｉｖｅｒｔｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎ，ＬＴ）才能存活［１－３］。
孟德尔随机化模型及其规范化应用的统计学共识
孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）是以 遗传变异作为工具变量的统计模型。MR最早由Katan 在探讨低血清胆固醇水平会直接增加癌症风险的假设 中提出，近年来被广泛应用于因果关联研究中［2-4］。
MR利用遗传变异在配子形成过程中随机分裂与组合 的特性模拟对人群的随机分配过程:个体在出生时是否 携带影响特定表型的遗传变异是随机的,而遗传变异在
实际研究中，可以通过散点图、漏斗图等可视化方 法结合统计检验方法识别多效性工具变量。 常用的检 验方法包含Q统计量检验［13，18］、MR-PRESSO异质性检 验( mendelian randomization pleiotropy residual sum and outlier)［19］、HEIDI 检验(heterogeneity in dependent in strument) ［20］等。识别并剔除多效性工具变量后，可采 用全局Q统计量检验、全局PRESSO检验、MR-Egger 截距项检验等方法来评价剩余工具变量的多效性［21］。 若剩余工具变量所对应的比例估计值已不存在异质性, 则提示无多效性工具变量, 接下来则可应用基于无多效 性工具变量假设构造的MR模型进行效应估计［10,22］。
个混杂因素在遗传变异的不同亚组间的均衡性,理论上 避免了混杂因素的影响;另一方面，遗传变异的形成先 于环境暴露、混杂及疾病结局的发生及水平变化,由遗 传变异作为暴露的工具变量所解释的暴露变异也是先 于结局的，由此排除了逆向因果问题［6］。
孟德尔随机化（MR）
随机对JS试验（RCT）
图1孟德尔随机化和随机对照试验的比较
具变量核心假设外，不同类型的MR方法还有一些特定 的前提假设,当假设违背时,将会得到有偏的、不一致的
孟德尔随机化连锁不平衡一般标准
孟德尔随机化连锁不平衡一般标准是指在连锁基因中的两个位点之间，不同等位基因的组合频率与预期频率不符的现象。
这一现象可能是由于物种特定的历史遗传演化事件导致的，也可能是由于自然选择、遗传漂变和基因飘移等因素的影响。
在孟德尔遗传学的研究中，连锁不平衡是一个重要的遗传现象，它揭示了基因之间的相互作用和遗传连锁关系。
通过研究连锁不平衡现象，可以更好地理解遗传变异的发生和演化规律，为遗传学和进化生物学领域的研究提供重要的理论支持。
下面我们将通过对孟德尔随机化连锁不平衡一般标准的分析，探讨其产生机制、影响因素及其在遗传学研究中的意义。
1. 连锁不平衡的产生机制连锁不平衡的产生机制是多方面的，主要包括以下几个方面：1）重组抑制：连锁不平衡可能是由于两个位点之间的重组抑制导致的。
重组是指亲代染色体相互交换基因片段的过程，它可以导致不连锁基因的重新组合。
而重组抑制是指抑制基因片段交换的过程，它会导致基因组中的某些区域长时间内不发生重组，从而导致不连锁基因的连锁不平衡。
2）自然选择：自然选择是影响连锁不平衡的重要因素之一。
在自然选择的作用下，某些特定基因型可能会获得更高的适应性和生存优势，从而导致不同等位基因的组合频率出现偏离预期的情况。
3）遗传漂变和基因飘移：遗传漂变和基因飘移是由于特定环境下的种裙结构或种裙规模发生改变，导致基因频率发生随机性变化的过程。
在这种情况下，不连锁基因的组合频率可能发生偏移，从而产生连锁不平衡的现象。
2. 影响连锁不平衡的因素连锁不平衡的发生受多种遗传因素和生态因素的影响，主要包括以下几个方面：1）基因型频率：不同等位基因的组合频率和基因型的频率是影响连锁不平衡的重要因素。
当某一基因型的频率发生改变时，可能会导致连锁基因型组合频率的变化，从而产生连锁不平衡现象。
2）自交和杂交：自交和杂交是影响连锁不平衡的重要因素之一。
自交可以增加同一基因型的频率，而杂交可以导致不同亲本的基因型组合频率发生变化，从而影响连锁不平衡的形成。
1型糖尿病可能增加甲状腺毒症的风险：基于两样本孟德尔随机化方法
甲状腺毒症是组织和循环中甲状腺激素水平过高的总称，分为与甲亢相关的甲状腺毒症和非甲亢相关的甲状腺毒症。
在碘充足地区，非医源性甲状腺毒症最常见的原因是格雷夫斯病（GD ），约占80%。
目前认为，GD 发病风险主要与遗传因素有关，许多与GD 风险增加的相关基因与其他自身免疫性疾病（如T1DM ）相关基因重叠［1］。
在中国，临床甲亢患病率0.78%、亚临床甲亢0.44%、GD 患病率0.53%。
未经治疗的甲亢甚至亚临床甲亢可导致心房颤动、卒中和其他心血管事件以及骨质疏松症和骨折的发生风险增加［2］。
T1DM 是一种慢性自身免疫性疾病，以胰岛素缺乏和高血糖为特征［3］，T1DM 的患病率在全球范围内呈上升趋势，全球患病率为每万人9.5例［4］。
许多观察性研究发现，T1DM 和甲状腺毒症密切相关，印度的一项横断面研究显示，130名GD 患者中，3.1%伴有T1DM ［5］；英国的一项横断面研究发现，2791例GD 患者种1.11%伴有T1DM ［6］；一项1993年到2010年的前瞻性研究表示，在3209名白种人GD患者中，观察到T1DM 明显高于对照组［7］。
但是上述研究未能说明二者因果关系，且观察性研究易受到反向因果关系和混杂因素干扰，从而使因果关系推断受限。
Type 1diabetes mellitus is likely to increase the risk of thyrotoxicdsis:a two-sample Mendelian randomization studyZHAN Wenjie 1,ZHAO Ling 21Second Clinical College of Guangzhou,University of Chinese Medicine,Guangzhou 510006,China;2The Second Affiliated Hospital of Guangzhou,University of Chinese Medicine,Guangzhou 510006,China摘要：目的采用两样本孟德尔随机化（MR ）方法探究1型糖尿病（T1DM ）和甲状腺毒症之间的关系。
孟德尔随机化ldsc计算
孟德尔随机化ldsc计算摘要：1.孟德尔随机化简介2.LDSC-SEG 算法3.孟德尔随机化在因果推断中的应用4.LDSC-SEG 算法在孟德尔随机化中的作用5.结论正文：一、孟德尔随机化简介孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）是一种基于遗传信息的因果推断方法。
它遵循孟德尔遗传规律，利用基因型作为工具变量，推断暴露因素与结局之间的因果关系。
MR 方法能有效克服混杂因素和反向因果问题所导致的偏倚，从而为因果关系的研究提供有力依据。
二、LDSC-SEG 算法LDSC-SEG（Linkage Disequilibrium-Selected Genes）算法是一种基于连锁不平衡选择的孟德尔随机化方法。
该算法通过选择与暴露因素和疾病关联的基因座，利用基因型数据进行因果推断。
LDSC-SEG 算法具有较高的功效和准确性，适用于复杂疾病和多基因座关联的研究。
三、孟德尔随机化在因果推断中的应用孟德尔随机化在因果推断中的应用广泛，涉及诸如心血管疾病、肿瘤、糖尿病等多种常见疾病。
通过MR 方法研究，可以揭示疾病发生发展的遗传和环境因素，为疾病预防和治疗提供新思路。
四、LDSC-SEG 算法在孟德尔随机化中的作用LDSC-SEG 算法在孟德尔随机化中具有重要作用，它提高了因果推断的准确性和可靠性。
通过选择与暴露因素和疾病紧密关联的基因座，LDSC-SEG 算法可以有效降低混杂因素的影响，从而得到更准确的因果关系估计。
五、结论总之，孟德尔随机化是一种基于遗传信息的因果推断方法，能有效克服传统流行病学研究中的混杂因素和反向因果关联所导致的偏倚。
而LDSC-SEG 算法作为孟德尔随机化的一种重要手段，具有较高的功效和准确性，为因果关系的研究提供了有力支持。
harmonize effect 孟德尔随机化
主题：harmonize effect 孟德尔随机化内容：1. 介绍harmonize effect和孟德尔随机化的概念- harmonize effect指的是在研究中通过随机化实验或处理来消除干扰因素，以使得结果更加具有说服力和可信度。
- 孟德尔随机化是一种常用的随机化处理方法，它被广泛应用于实验研究中，旨在使得实验组和对照组之间的差异得以消除，从而确保实验结果的准确性和可靠性。
2. harmonize effect的重要性和应用领域- harmonize effect在现代科学研究中扮演着至关重要的角色，它能够有效帮助研究者消除实验中的干扰因素，从而得出更加准确的结论。
- 在医学、社会学、心理学等领域，harmonize effect经常被应用，以确保研究结果的公正性和准确性。
3. 孟德尔随机化的实施原则- 孟德尔随机化的实施需要遵循一定的原则，例如在实验组和对照组的选择上要进行随机分配，以确保实验结果的客观性和可比性。
- 孟德尔随机化还需要考虑实验样本数量的选择和实验变量的控制，从而确保实验结果的稳健性和可信度。
4. harmonize effect在实验设计中的具体应用- 在实验设计中，harmonize effect常常被应用于实验组和对照组的选择，以消除由于不同实验组之间的差异导致的偏差。
- harmonize effect还可以通过实验结果的统计分析和验证，以确保实验研究的科学性和准确性。
5. 孟德尔随机化的局限性和改进方法- 尽管孟德尔随机化在实验研究中起着重要作用，但也存在一定的局限性，例如对实验组和对照组的影响并不完全消除。
- 为了克服这一局限性，研究者可以结合其他随机化处理方法，如贝叶斯随机化等，以达到更好的实验效果。
结论：harmonize effect与孟德尔随机化作为实验研究中重要的工具和方法，为研究者提供了有效的手段来确保实验结果的客观性和准确性。
通过正确地应用harmonize effect与孟德尔随机化，研究者能够在科学研究中得出更加令人信服的结论，推动学科的进步和发展。
孟德尔随机化 tsv数据处理
孟德尔随机化 tsv数据处理孟德尔随机化是实验设计中常用的一种方法，用于处理实验组和对照组之间的随机偏差，以保证实验结果的可靠性和有效性。
在实验设计中，研究人员往往将参与者或实验对象随机分配到不同的实验组中，通过对照组的比较，来观察不同处理对实验结果的影响。
而孟德尔随机化则是一种更为严格的随机化方法，它能够确保实验组和对照组在一些基本特征上的均衡，减少被实验处理和对照处理引起的随机偏差，使结果更具有说服力。
在使用孟德尔随机化的过程中，通常会采用随机数生成器来进行随机分组。
这样就可以保证每个实验对象都有相同的机会被分配到实验组或对照组中。
一般来说，随机分组应当满足以下几个要求：1. 随机性：随机分组应该是纯随机的，避免人为的干预和偏好。
2. 均衡性：要确保实验组和对照组在一些重要的基本特征上是相似的，这样才能减少实验结果中的干扰因素。
3. 可重复性：随机分组的过程应该是可重复的，即在不同的实验中可以得到相似的随机分组结果。
为了方便处理数据，可以将实验对象和基本特征记录在一个TSV（Tab-separated values）文件中。
TSV文件是一种文本文件格式，数据以制表符分隔。
以下是一个示例的TSV文件内容：```实验对象基本特征1 基本特征2 ...对象1 特征值11 特征值12 ...对象2 特征值21 特征值22 ......```在进行孟德尔随机化前，研究人员首先要确定需要匹配的基本特征，可以通过分析相关文献或实验经验来选择。
然后，可以使用编程语言如Python等来实现孟德尔随机化算法。
下面是一个简单的Python示例代码，用于实现孟德尔随机化方法：```import randomdef mendelian_randomization(tsv_file):groups = {}with open(tsv_file, 'r') as f:header = f.readline().strip().split('\t')for line in f:data = line.strip().split('\t')participant = data[0]features = data[1:]group = random.choice(list(groups.keys()))groups[group].append((participant, features))return groups# 使用示例groups = mendelian_randomization('data.tsv')for group, participants in groups.items():print(group)for participant, features in participants:print(participant, features)```以上代码实现了孟德尔随机化的基本逻辑。
孟德尔随机化Mendelianrandomization,MR
孟德尔随机化Mendelianrandomization,MR孟德尔随机化分析 Mendelian randomization,MR使⽤遗传变异作为⼯具变量，推断暴露因素与结局之间的因果关系，能有效克服混杂合反向因果问题所导致的偏倚。
1986年，Katan提出MR思想：由于配⼦形成时，遵循“亲代等位基因随机分配给⼦代”的孟德尔遗传规律，如果基因型决定表型，基因型通过表型⽽与疾病发⽣关联，因此可以使⽤基因型作为⼯具变量来推断表型与疾病之间的关联。
①⼯具变量Z与混杂因素U⽆关联；②⼯具变量Z与暴露因素X有关联；③⼯具变量Z与结局变量Y⽆关联，Z只能通过变量X与Y发⽣关联。
①变量X与Y之间的关联⼀定会受到潜在混杂因素U的影响，但⼯具变量Z与变量X以及Z与变量Y之间⽆潜在混杂因素影响；②变量X与结局Y之间的关联⽆法直接观察获得，因为⽆法直接测量变量X，但是Z是可测量的，并且Z与X直接的关联是已知的或者可测量的，并独⽴于其他因素⽽存在。
（/zhlxbx/20170427.htm）孟德尔随机化是在⾮实验数据中使⽤遗传变异来估计暴露和结局之间的因果关系，也称为“孟德尔解混杂”，它旨在给出因果关系的估计，不会因混杂因素⽽产⽣偏差。
孟德尔随机化的想法是找到与暴露有关的遗传变异（或多个变异），但与影响结果的⼈和其他风险因素⽆关，并且与结果不直接相关。
遗传变异与结果之间的任何关联都必须通过与暴露之间的关联来进⾏，因此暗⽰了暴露对结果的因果关系，这样的遗传变异将满⾜⼯具变量（IV）的假设孟德尔随机中，遗传变异被作为⼯具变量评估暴露对结局的因果效应，遗传变异满⾜⼯具变量的基本条件总结为：1）遗传变异与暴露有关。
2）遗传变异与暴露-结果关联的任何混杂因素均不相关3）改遗传变异不会影响结果，除⾮可能通过化瘀暴露的关联来实现。
尽管孟德尔随机化分析通常涉及单个遗传变异，但可以将多个变异⽤作单独的IV或组合为单个IV。
暴露：指假定的因果风险因素，有时称为中间表型，它可以是⽣物标志物(Biomarker)、⼈体测量指标(Physical measurement)或任何其他影响结果的风险因素(Risk factor)。
双向孟德尔随机化分析总胆固醇升高风险与胆石症发生风险的关系
·胆道疾病·DOI：10.12449/JCH240322双向孟德尔随机化分析总胆固醇升高风险与胆石症发生风险的关系赵伟伟1，2，杜晓旭1，戈宏焱31 内蒙古民族大学临床医学院，内蒙古通辽 0280002 兴平市汤坊镇卫生院，陕西兴平 7131003 内蒙古民族大学医学院，内蒙古通辽 028000通信作者：戈宏焱，**********************（ORCID：0000-0003-3691-2805）摘要：目的 运用双向孟德尔随机化评估总胆固醇升高风险与胆石症发生风险之间的关联。
方法 总胆固醇与胆石症相关的单核苷酸多态性数据来自open gwas公共数据库，对基于全基因组相关联研究（GWAS）的所有汇总数据进行二次数据分析，分别选择与总胆固醇或者胆石症密切关联的遗传位点作为暴露或者结局变量，用Egger回归法、加权中位数法、IVW 随机效应模型、IVW固定效应模型等方法进行双向孟德尔随机化分析，以OR值评价总胆固醇和胆石症之间的因果关系。
结果 以总胆固醇为暴露、胆石症为结局，去除异质性前总胆固醇-胆石症的总体OR=0.91，95%CI：0.85～0.97；去除异质性后总胆固醇-胆石症的总体OR=0.93，95%CI：0.89～0.97。
以胆石症为暴露、总胆固醇为结局，去除异质性前胆石症-总胆固醇的总体OR=0.20，95%CI：0.06～0.65；去除异质性后胆石症-总胆固醇的总体OR=0.28，95%CI：0.10～0.83。
基因预测的总胆固醇和胆石症之间存在双向因果关系。
结论 本研究证实了总胆固醇与胆石症之间的双向因果关系，随着遗传上有关能使总胆固醇水平升高的等位基因的增加，发生胆石症的风险降低。
反之，随着遗传上有关能使胆石症发病增高的等位基因的增加，总胆固醇水平升高的风险降低。
关键词：总胆固醇；胆石症；双向孟德尔随机化分析Association between the risk of increase in total cholesterol and the risk of cholelithiasis：A bidirectional Mendelian randomization studyZHAO Weiwei1，2， DU Xiaoxu1， GE Hongyan3.（1. College of Clinical Medicine， Inner Mongolia Minzu University， Tongliao， Inner Mongolia 028000，China；2. Tangfang Township Hospital，Xingping，Shaanxi 713100，China；3. Medical College，Inner Mongolia Minzu University， Tongliao， Inner Mongolia 028000， China）Corresponding author： GE Hongyan，**********************（ORCID： 0000-0003-3691-2805）Abstract：Objective To investigate the association between the risk of increase in total cholesterol （TC） and the risk of cholelithiasis by using bidirectional Mendelian randomization （MR）. Methods The open gwas public database was used to obtain the single nucleotide polymorphism data associated with TC and cholelithiasis， and a secondary data analysis was performed for all summary data of genome-wide association studies. The genetic loci closely associated with TC or cholelithiasis were selected as exposure or outcome variables，and the bidirectional MR analysis was performed using the methods such as Egger regression，Weighted median，IVW random effects model， and IVW fixed effects model， with odds ratio （OR） values for evaluating the causal relationship between TC and cholelithiasis. Results With TC as the exposure and cholelithiasis as the outcome， TC-cholelithiasis had an overall OR value of 0.91 （95% confidence interval ［CI］： 0.85 —0.97） before elimination of heterogeneity and 0.93 （95%CI： 0.89 —0.97） after elimination of heterogeneity. With cholelithiasis as the exposure and TC as the outcome，TC-cholelithiasis had an overall OR value of 0.20 （95%CI： 0.06 —0.65） before elimination of heterogeneity and 0.28 （95%CI： 0.10 —0.83） after elimination of heterogeneity. There was a bidirectional causal relationship between genetically predicted TC and cholelithiasis. Conclusion This study confirms thebidirectional causal relationship between TC and cholelithiasis. The risk of cholelithiasis decreases with the increase in alleles associated with the elevation of TC level；on the contrary，the risk of elevated TC level decreases with the increase in alleles associated with the onset of cholelithiasis.Key words：Total Cholesterol； Cholelithiasis； Bidirectional Mendelian Randomization Analysis胆石症发病率在中西方国家都比较高，在西方国家一些大城市的医院中，大约有10%的成年人患有胆石症［1］。
孟德尔随机化mrnd法
孟德尔随机化MRND法
孟德尔随机化MRND法是一种常用于药物临床试验的随机化方法，旨在减少试验结果的偏差，提高试验的可靠性和有效性。
MRND法是将试验对象随机分配到不同的治疗组和对照组中，并确保每个组内的治疗对象具有相似的基线特征和病情。
具体而言，MRND法将试验对象随机分配到多个治疗组中，每个治疗组接受不同剂量或不同治疗方案的药物，同时还有一个对照组接受安慰剂或标准治疗。
通过比较不同治疗组和对照组之间的疗效差异，可以确定哪种药物或治疗方案更加有效。
孟德尔随机化MRND法是在MRND法的基础上引入孟德尔遗传规律的思想而发展而来的。
该方法将试验对象按照一定的遗传特征进行分类，并将同一类别的试验对象随机分配到不同的治疗组和对照组中。
这样可以确保每个治疗组内的试验对象具有相似的遗传特征和病情，从而减少遗传变异对试验结果的影响，提高试验的可靠性和有效性。
总之，孟德尔随机化MRND法是一种基于孟德尔遗传规律的随机化方法，可以减少试验结果的偏差，提高试验的可靠性和有效性。
它在药物临床试验中得到了广泛的应用。
孟德尔随机化步骤
孟德尔随机化步骤一、引言孟德尔随机化步骤是一种用于实验设计的方法，旨在随机分配研究对象到不同的实验组或对照组，以减少实验结果可能产生的偏差。
本文将详细介绍孟德尔随机化步骤的原理和操作方法。
二、原理孟德尔随机化步骤基于随机分配的原则，通过确保每个研究对象都有相等的机会被分配到不同的实验组或对照组，以减少实验结果可能产生的偏倚。
通过随机分配，可以在实验中控制各种无法预测或干扰的因素，从而提高实验结果的准确性和可靠性。
三、操作步骤1. 制定实验设计：在进行孟德尔随机化步骤前，需要明确实验的目的和研究问题，并根据实验要求制定相应的实验设计方案。
2. 确定实验组和对照组：根据实验设计方案，确定需要设置的实验组和对照组，并明确它们之间的差异和联系。
3. 确定研究对象：确定参与实验的研究对象，并根据实验要求进行筛选和分类。
4. 进行随机分配：使用随机数生成器或其他随机分配方法，将研究对象随机分配到不同的实验组和对照组中。
确保随机分配的过程公正、透明且没有任何偏见。
5. 监控实验过程：在实验进行期间，密切监控实验过程，确保实验操作的准确性和一致性，并记录实验数据。
6. 分析实验结果：在实验结束后，对实验结果进行统计分析，比较不同实验组和对照组之间的差异和关联性，得出结论。
7. 讨论实验结果：根据统计分析结果，对实验结果进行讨论和解释，提出可能的原因和影响因素，并探讨实验结果的可靠性和推广性。
四、案例分析以药物研发为例，假设某公司正在研发一种新药，目的是比较该药物对患者的治疗效果。
研究设计包括实验组和对照组，实验组接受新药治疗，对照组接受传统治疗。
为了确保实验结果的可靠性，研究人员使用孟德尔随机化步骤将患者随机分配到实验组和对照组。
在实验过程中，研究人员严格监控患者的用药情况和病情变化，并记录相关数据。
最后，通过统计分析，比较实验组和对照组的治疗效果，得出结论并进行讨论。
五、总结孟德尔随机化步骤是一种重要的实验设计方法，通过随机分配研究对象，可以减少实验结果可能产生的偏差，提高实验结果的准确性和可靠性。
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孟德尔随机化连锁不平衡参数设置
1. 背景介绍
孟德尔遗传定律是基因遗传规律的首创性发现，其对遗传学和生物学科学的发展具有重要意义。
孟德尔遗传原理将连锁不平衡引入了遗传学的研究中，而随机化连锁不平衡参数设置则是在孟德尔遗传原理的基础上进一步推导和研究的结果。
2. 随机化连锁不平衡参数设置的定义
随机化连锁不平衡参数设置是指在遗传连锁不平衡的情况下，通过统计学的方法来设置参数，以准确描述遗传连锁不平衡的程度和影响。
3. 随机化连锁不平衡参数设置的重要性
在遗传学研究中，连锁不平衡是遗传连锁的一种情况，其对基因型和表现型的分离和组合产生了影响。
了解和设置连锁不平衡的参数，对于理解基因的遗传规律和特征具有重要意义。
随机化连锁不平衡参数设置可以帮助研究者更准确地分析遗传数据，推断基因的亲缘关系和遗传规律。
4. 随机化连锁不平衡参数设置的方法与步骤
a. 收集遗传数据：首先需要收集一定数量的遗传数据，包括基因型和表现型的数据。
b. 分析数据：利用统计学的方法对收集的遗传数据进行分析，计算连
锁不平衡的参数。
c. 设置参数：根据分析得到的结果，设置随机化连锁不平衡的参数。
d. 验证参数：通过实验或模拟验证设置的参数是否符合实际情况，对参数进行修正和完善。
5. 随机化连锁不平衡参数设置的应用
随机化连锁不平衡参数设置在遗传学和生物学领域有着广泛的应用。
它可以用于遗传资源的保护和开发，遗传疾病的研究与诊断，作物育种和改良等方面。
通过合理设置连锁不平衡的参数，可以更好地理解遗传现象，指导实践工作。
6. 随机化连锁不平衡参数设置的挑战与展望
在应用随机化连锁不平衡参数设置的过程中，仍然存在着一些挑战。
采集遗传数据的难度和成本，统计分析方法的完善和改进等。
但随着科学技术的不断发展，这些问题将得到解决，随机化连锁不平衡参数设置的研究也将取得更多的突破。
7. 结语
随机化连锁不平衡参数设置作为孟德尔遗传原理的延伸和发展，为遗传学和生物学研究提供了重要的理论和方法支持。
它的进一步应用和完善将为人类对遗传规律和生命的理解带来更多的启发和帮助。
随机化连锁不平衡参数设置的研究将继续深入，为科学研究和生物技术的发展贡献更多的力量。
随机化连锁不平衡参数设置的研究与应用
随机化连锁不平衡参数设置作为遗传学和生物学领域的重要研究内容，其在实际应用中涉及到大量的统计学方法和数据分析技术。
在此基础上，随机化连锁不平衡参数设置的研究不仅可以对遗传学理论进行拓
展和深化，更能为实际生物科学研究提供重要支持。
8. 随机化连锁不平衡参数设置在遗传学研究中的应用
随机化连锁不平衡参数设置在遗传学研究中具有广泛的应用价值。
在
基因型和表现型分离和组合的过程中，连锁不平衡是不可避免的现象，然而，通过随机化连锁不平衡参数设置可以更准确地描述遗传现象，
为遗传规律的解析提供重要的参考依据。
在现代分子遗传学研究中，随机化连锁不平衡参数设置可用于定位和
鉴定相关基因或遗传因子，解析复杂性状的遗传基础，从而为遗传疾
病的研究与诊断提供理论基础和技术支持。
随机化连锁不平衡参数设
置在裙体遗传结构的分析与优化、遗传资源的保护和开发等方面也具
有重要意义。
9. 随机化连锁不平衡参数设置的方法与技术
随机化连锁不平衡参数设置需要借助于统计学方法和数据分析技术。
在实际研究中，常用的算法包括Butler's EM算法、Scheet和Stephens的LDhat、Haploview等，通过这些方法能够更准确地反
映遗传数据中的连锁不平衡程度，为参数设置提供理论依据。
另外，随机化连锁不平衡参数设置还需要对遗传数据进行严谨的收集
和处理，确保数据的准确性和完整性，这也是参数设置的基础。
在数
据分析过程中，还需要注意控制其他可能影响结果的因素，如裙体结构、适应性选择等，以确保参数设置的科学性和可靠性。
10. 随机化连锁不平衡参数设置在生物技术中的应用
随机化连锁不平衡参数设置在生物技术的研究和应用中具有重要价值。
在植物育种和改良中，随机化连锁不平衡参数设置可帮助科研人员更
准确地筛选和组合遗传基因，加速优良品种的选育和培育进程。
对于
动物遗传资源的保护和开发，随机化连锁不平衡参数设置也可以为遗
传多样性的维护和遗传改良提供科学依据。
随机化连锁不平衡参数设置在人类生物医学研究中同样具有重要的应
用前景。
通过设置连锁不平衡参数，可以更准确地识别与疾病相关的
遗传变异和突变，为精准医学的发展和遗传疾病的诊断治疗提供理论
基础和技术支持。
11. 随机化连锁不平衡参数设置的挑战与机遇
随机化连锁不平衡参数设置在实际应用中也面临着一些挑战。
对于复
杂性状的遗传基础研究，由于遗传数据的复杂性和多样性，随机化连
锁不平衡参数设置的精确度、灵敏性和特异性仍待提高。
随机化连锁
不平衡参数设置的方法和技术仍需不断完善和改进，以满足实际应用
的需求。
然而，随着生物信息学、人工智能等技术的发展应用，更多新的数据
分析技术和方法将不断涌现，为随机化连锁不平衡参数设置带来机遇。
不断提高数据采集和处理的技术水平，整合多学科的研究和交流，也
将为随机化连锁不平衡参数设置的研究提供更为广阔的发展空间。
12. 随机化连锁不平衡参数设置的未来展望
随机化连锁不平衡参数设置作为遗传学和生物学领域重要研究内容，
未来将继续发挥重要作用。
随着基因组学、生物信息学等领域的迅速
发展，随机化连锁不平衡参数设置的研究将更深入地融合这些前沿技术，为生物学研究提供更多的理论和方法支持。
随机化连锁不平衡参数设置还将在精准医学、精准育种、遗传资源保
护与开发等实际应用中发挥更为重要的作用。
通过不断完善参数设置
的理论基础和实际应用，随机化连锁不平衡参数设置将为人类对遗传
规律的认识和利用提供更多的科学依据和技术支持。
随机化连锁不平衡参数设置作为孟德尔遗传原理的发展和延伸，为遗
传学和生物学研究提供了重要的理论和方法支持。
其在研究与应用中
仍然面临挑战，但随着科学技术的发展，随机化连锁不平衡参数设置
的研究必将迎来更为广阔的机遇和前景，并为生物科学的进步贡献更
多的力量。