MR-Egger回归在孟德尔随机化分析中的应用

摘要：

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-variance weighted,IVW)结果进行比较.结果 共纳入120个单核苷酸多态性构建工具变量.IVW结果表明HDL-C与冠状动脉疾病之间存在显著的因果关联(OR=0.82,95％CI:0.75～0.89).MR-Egger回归结果显示HDL-C与冠状动脉疾病之间不存在因果关联(OR=0.96,95％CI:0.83～1.11),并提示基因工具变量存在显著的多效性(截距:-0.01,P=0.008).结论 MR-Egger回归在孟德尔随机化分析中有一定的应用价值,尤其是在多效性偏倚存在的情况下能给出准确的因果效应估计.

关键词：MR-Egger回归;孟德尔随机化分析;工具变量(IV)

所属期刊栏目：48

分类号：C812(统计方法)

资助基金：科技部科技基础资源调查专项;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：804-809