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【孟德尔随机化】孟德尔随机化的meta分析
全文只有一个figure，对于新手来说有很强的可读性： 相当于对多个gwas研究进行了meta分析，最后得到了总的IVW Estimate。
1K10编辑于 2024-04-25 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
孟德尔随机化之IVW和MR-Egger方法简介
今天和大家简单介绍一下孟德尔随机化研究中最常用的两种方法：逆方差加权法（inverse-varianceweighted，IVW）和MR-Egger法。 对MR研究特别熟练的朋友可以只使用这5列信息进行分析，但是如果是新手的话，我推荐大家使用“TwoSampleMR”这个R包提供的分析流程，这个我会在后续推送中详细介绍。 那么这次回归得出来的beta，se和P值就是MR分析的结果。 同样地，这次回归得出来的beta，se和P值就是MR分析的结果。 其实我们不难看出，IVW和MR-Egger这两个的核心算法都是很简单的，两者最大的区别就是回归时是否考虑截距项的存在。 另外，如果想加入孟德尔随机化交流群的朋友，也可以私信米老鼠。
11.3K41编辑于 2022-08-21 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
两步孟德尔随机化(two step MR)研究简介
在上期内容中，我和大家介绍了双向孟德尔随机化研究，今天我将简单介绍一下两步孟德尔随机化研究（two step Mendelian randomization，two step MR）。 与双向MR相似的是，两步MR也是由两次双样本MR分析构成，具体原理如下图所示： 两步MR的主要目的是探讨中介变量（mediator）是否能介导暴露对结局影响，一般适用于寻找从暴露到结局的潜在发生机制。 一般而言，在进行两步MR分析之前，我们已经获取了暴露对结局的因果效应（假设其为beta0）。 关于两步孟德尔随机化就先介绍到这里，希望能对大家有所帮助！下期我将介绍一下多变量孟德尔随机化研究。
5.6K11编辑于 2022-08-21 - 来自专栏生信菜鸟团
【孟德尔随机化】GTEx数据和gwas数据可以直接MR吗？
原始代码来自：【孟德尔随机化和共定位】文献分享：青光眼的致病基因和细胞类型 https://github.com/segrelabgenomics/ TwoSampleMR_pipeline 对应的实施过程在补充材料里 analysis gene_gwas_res <- mr(gene_gwas_harmonised, method_list=c("mr_ivw", "mr_simple_median", "mr_weighted_median gene_gwas_res$b-1.96*gene_gwas_res$se gene_gwas_res$UCI <- gene_gwas_res$b+1.96*gene_gwas_res$se 敏感性分析 <- "NA"}) #Perform MR-Egger Intercept test and report P-value print("Performing MR-Egger Intercept MR Egger Beta or OR", "MR Egger SE", "MR
2K10编辑于 2024-04-18 - 来自专栏生信修炼手册
MR-base:高效准确的进行孟德尔随机化研究的网站
通过孟德尔随机化研究，可以基于GWAS的结果来推断不同表型之间的因果关系， 比如使用的很广泛的两样本MR分析 ? 目前gwas的公开结果很多，为了更加高效准确的进行MR分析，科学家们开发了MR-base数据库。 多个公开的GWAS结果以及基因，蛋白，代谢物，甲基化等不同水平的eQTL研究结果，同时开发了一个R包TwoSampleMR，并封装成了一个web app, 以方便科研人员，高效的利用这些公共数据集开展两样本的MR Run MR 运行2SMR分析, 调整参数之后，直接点击Perform MR analysis分析即可，结果示意如下 ? 如果想要更加灵活的进行分析，也可以直接使用TwoSampleMR这个R包，其使用手册网址如下 https://mrcieu.github.io/TwoSampleMR/ 具体用法后续在详细介绍。
7.1K30发布于 2020-05-07 - 来自专栏生信菜鸟团
【孟德尔随机化药靶分析】SMR分析
数据准备 首先要明确SMR分析需要准备哪些文件？ 要强调的是，这三个格式的文件名要求保持一致，便于后续SMR分析！ 然而问题来了，myquery.txt文件又是从何而来的呢？ SMR分析前准备 PS E:\09-MY_try\MR_Practice\SMR\smr-1.3.1-win-x86_64> .\smr-1.3.1-win.exe smr --qfile . 接下来就可以开始SMR正式分析了—— SMR & HEIDI analysis 这里的结局是primary outcome，别搞错喽！ 有的GWAS数据是从别人的文献中获取的，这个时候就要手动加freq这一列，之前已经介绍过➡ SMR分析 PS E:\09-MY_try\MR_Practice\SMR\smr-1.3.1-win-x86
10.7K12编辑于 2023-11-22 - 来自专栏孟德尔随机化
使用TwoSampleMR进行孟德尔随机化分析
TwoSampleMR 是一个用于进行双样本孟德尔随机化分析的R包，由 MRC Integrative Epidemiology Unit开发，并与OpenGWAS数据平台深度整合。 )library(VariantAnnotation) library(gwasglue) library(dplyr)library(tidyr)library(CMplot) 2.暴露数据处理进行孟德尔随机化分析时 results`$`Outlier Test`, file="PRESSO.csv")# 9.孟德尔随机化t=mr(dat)mrResult=mr(dat)# mr_method_list()$obj # 选择孟德尔随机化的方法# mrResult=mr(dat, method_list=c("mr_ivw", "mr_egger_regression", "mr_weighted_median", 其中红色的是展示了孟德尔随机化下分析的综合效应，在这里两种分析方法的总和效应都横跨过了0，说明暴露因素与结局并不相关。
97610编辑于 2026-02-24 - 来自专栏备份笔记
全代码分享｜孟德尔随机化怎么做？MR一套标准流程
1.前言孟德尔随机化(Mendelian randomization，MR)是一种利用基因变异作为工具变量来评估暴露与结果之间因果关系的统计方法。 孟德尔随机化通常用于观察性数据，以确定一个特定的**生物标志物、行为**或**其他暴露**是否真正地影响了健康结果，而不是仅仅与之相关。 ")library(MRPRESSO)2.2 主要MR分析mydata <- read.table("01mydata\_edu\_cancer.txt", header=T, sep="\t", check.names mr\_resultsgenerate\_odds\_ratios(mr\_results)2.3 MR补充分析、多态性、验证选择加权还是不加权取决于数据特性和分析目的，当所有基因-暴露估计的可变性（标准误 plot4 <- mr\_funnel\_plot(res\_single)plot4最后，示例数据仅供参考，笔者发现这个分析结果并不如意，权作教程示例数据使用，无实际意义！
5.2K10编辑于 2024-03-29 - 来自专栏生信菜鸟团
TwoSampleMR：孟德尔随机化一站式分析
TwoSampleMR包，经典程度无需赘言，先跟着官方教程来小试牛刀吧—— 它的自我介绍如下： 一个使用 GWAS 摘要数据执行孟德尔随机化的软件包。 包如其名，TwoSampleMR主要是为两样本孟德尔随机化分析而准备的，在应用这个包以前，我们来看看它的核心函数及其功能： 安装并加载包 install.packages("remotes") remotes 我们可以利用这些信息进行孟德尔随机化。 ", "mr_ivw"))#可以选择自己想要的方法 敏感性分析 mr_heterogeneity(dat) 水平多效性 mr_pleiotropy_test(dat) 单SNP分析 返回一个与 mr 这个神奇的函数神奇到可直接生成一份报告，执行所有MR分析、敏感性分析和绘图函数后，将其结果显示在一个独立的 html 网页、word 文档或 pdf 文档中。 mr_report(dat)
8.1K97编辑于 2023-08-23 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
孟德尔随机化系列1
孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）是近几年流行起来的用来进行因果推断的有效方法，它以遗传变异为工具变量来推导结局和暴露的因果关系，能有效避免传统流行病学研究的混杂偏倚 随着大量全基因组关联分析结果被发布和共享，现在的孟德尔随机化（主要是双样本孟德尔随机化）研究的文章数目也是逐年攀升，下面我将以‘TwoSampleMR’这个R包为例简单介绍孟德尔随机化的实施步骤。 获取MR base的表型ID，将结果保存为pheno_info.csv这个文件 ao <-available_outcomes(access_token=NULL) write.csv(ao,'pheno_info.csv 计算MR res <- mr(dat) 下图是MR的计算结果 ? 从上面的结果看，obesity class 2 与二型糖尿病之间并无因果关联 以上就是孟德尔随机化研究的第一部分，后续将为大家带来更深入和详细的探讨。如有问题，欢迎留言！
2.6K20发布于 2020-08-06 - 来自专栏生信菜鸟团
【孟德尔随机化】文章复现：IVW meta分析？
全基因组关联 meta 分析 (GWAS meta-analysis) 能够通过整合多个 GWAS 研究来找到基因型和表型之间的关联， 从而提高统计能力，同时控制假阳性结果的比率。 前文说到，在PDE5和ED这篇文章中，作者提到血压的数据是meta分析整合而得的。 因此我也关注了一些gwas meta分析的知识，METAL是最常见的，简单介绍一下~ METAL 下载地址：https://csg.sph.umich.edu/abecasis/Metal/download two lines that follow： ADDFILTER SNP IN (rs10830963,rs563694) VERBOSE ON 更多的细节推荐这篇帖子：【软件介绍】GWAS meta分析软件 IVW meta分析？ 逆方差加权平均法（IVW）通过计算效应大小的加权平均值，以单项研究的逆方差作为权重，汇总多项独立研究的效应大小[1]。
1.7K10编辑于 2024-01-19 - 来自专栏生信菜鸟团
【孟德尔随机化】文献复现（五）
今天的内容建议参考【孟德尔随机化】文献复现（三），比较一下代码的异同以便进一步思考~ 我们先来看table 1部分： chr<-4 window <- 0 #using a more stringent 但为了尽量重复原文结果，我们还是用文献中的5个snp接着分析—— exp_dsbp<- extract_outcome_data(c("rs80223330", "rs12646525", "rs17355550
1K11编辑于 2024-02-26 - 来自专栏生信菜鸟团
【孟德尔随机化】如果SMR、Coloc、MR结果不一致该怎么办……
其实今天的推文是一个英雄帖…… 如今的孟德尔随机化日新月异，个人绵薄之力实在是无法及时跟踪最新的进展，有时候也会囿于自己的学识无法带给大家完全可靠的知识。 比如最近在学习的药靶MR分析，也遇到了几个问题： 药靶基因的eQTL数据参考基因组是hg19，疾病gwas数据则来自于hg38，这个时候是不是要先将RSID转换为统一坐标（chr+position）？ SMR和MR分析结果不太一致：SMR分析有意义，MR分析为阴性……这个时候该如何取舍呢？ coloc分析只有在H4大于0.75的时候才能视为共定位成功，否则呢？
3.1K10编辑于 2023-12-20 - 来自专栏生信修炼手册
今天我们来聊一聊孟德尔随机化
孟德尔随机化, Mendilian Randomization, 简写为MR, 是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法。 孟德尔随机化的具体实验设计有很多种，来看一个最简单的模型，示意如下 ? 上述模型称之为一阶段MR, 为了增加分析结果的可靠性，量化关联效应的大小，还有很多更复杂的孟德尔随机试验设计，比如独立样本MR, 两样本MR, 双向MR, 两阶段MR, 基因-暴露交互作用MR等等，其中两样本 使用多个SNP位点来建模时，需要进行MR-Egger分析来评价基因多效性带来的偏倚。 GWAS数据的不断增加为孟德尔随机化研究提供了数据基础，随着统计方法的推陈出新，各种组学技术的发展，孟德尔随机化的研究也应用的越来越广泛。
2.2K10发布于 2020-05-07 - 来自专栏北野茶缸子的专栏
Bioinfo01-孟德尔随机化
前言 这是我之前关于孟德尔随机化相关课题的一个简单笔记。其中包括了关于孟德尔随机化的简单介绍，以及一些one-sample MR 的R 语言实战。 为了解决这一问题，统计学家们就设计了孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）。 那么，什么是孟德尔随机化呢？ 我们姑且可以将孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）理解为工具变量在流行病学与生物医学上的推广。 为什么叫孟德尔随机化呢？ 4-单一样本孟德尔随机化 单一样本孟德尔随机化（One-sample MR），利用单一研究样本，即暴露与结局信息来自于同一类型样本。
5.2K41编辑于 2022-05-19 - 来自专栏数据挖掘
双向孟德尔随机化研究
双向孟德尔随机化研究暴露和结局的双向孟德尔随机化研究，重要的是前期的数据整理1 正向例1:暴露ADHD(PGC数据库)，结局TMD(芬兰数据库)rm(list = ls())library(dplyr) ,file = "Rdata/step1.mr.Rdata")load("Rdata/step1.mr.Rdata")#MR----#MR分析res = mr(mr_data_finn)res#异质性检验 <- data.table::fread("data/AD/mr_AN_data_PGC.csv",data.table = F)#MR----#MR分析res = mr(mr_data_finn)res <- data.table::fread("data/reADHD/mr_TMD_data_PGC.csv",data.table = F)#MR----#MR分析res = mr(mr_data_finn <- data.table::fread("data/reAD/mr_TMD_data_PGC.csv",data.table = F)#MR----#MR分析res = mr(mr_data_finn
59410编辑于 2025-03-10 - 来自专栏生信菜鸟团
【孟德尔随机化】共定位方法汇总
以后的孟德尔专栏我会专注于追踪较新的文献并尝试复现，努力跟上大家的脚步！ 为了评估每个位点的 GWAS 变异与前导 eQTL 变异之间的关联，我们进行了条件分析；当前导 GWAS SNP 被纳入模型时，我们测试了指数变异与转录本水平之间的关联。 我们使用 R 软件包 COLOC 实现了使用贝叶斯因子的贝叶斯共定位分析。然后，我们使用 LocusCompare 对所有分析过的基因座进行绘图。 colocalization test …… 甚至还找到了做共定位的网页工具： 该工具能够使用两种不同的方法（HyPrColoc 和 eCAVIAR）对基因座内的 GWAS 和 QTL 结果进行共定位分析
3.4K10编辑于 2023-12-28 - 来自专栏生信菜鸟团
STROBE-MR：孟德尔随机研究的报告指南
孟德尔随机化如今势头正猛，但是如何标准化我们的孟德尔随机化研究呢？ 咱们今天来介绍一下孟德尔随机化的标准报告规范指导—— 1STROBE-MR的出处 在过去十年中，使用孟德尔随机化（MR）方法进行的研究数量呈指数增长，但这些研究的报告质量往往很差。 与其他报告指南（如针对随机试验的 CONSORT（试验报告统一标准）和针对流行病学观察性研究的 STROBE（加强流行病学观察性研究的报告））类似，STROBE-MR 工作组旨在为作者提供如何改进 MR STROBE-MR清单一共20条内容，覆盖了从文章标题到结尾的利益冲突申明，可以作为我们设计孟德尔随机化研究的标准参照： 同样地，我们在阅读孟德尔随机化的文献时，同样可以对照着这份清单去发现文献的优劣 2STROBE-MR网站 STROBE-MR - https://www.strobe-mr.org/#:~:text=Inspired by the original STROBE checklist
4.9K30编辑于 2023-09-09 - 来自专栏生信菜鸟团
【孟德尔随机化】GWAS数据方舟——Data Ark
Scientific Computing and Data | Scientific Computing and Data (mssm.edu)
29610编辑于 2023-12-14 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
孟德尔随机化之Wald ratio方法（一）
系数比率法或Wald方法是使用单个IV估算暴露（X）对结局（Y）的因果关系，也是最简单计算方法。如果有一个以上的IV可用，则可以使用该方法计算出每个IV因果效应量，或者可以用多基因基因风险评分法将多个遗传变异合并为单个IV，除此之外可以使用其他估计方法。
2.8K10编辑于 2022-08-21
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