孟德尔随机化(MR)入门介绍和分章分享(暂时不解读)

大家好,又见生信小博士

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孟德尔随机化简介:

孟德尔随机化是一种实验设计和数据分析方法,也被称为随机分组设计或随机化对照试验。它由奥地利科学家格里高利·孟德尔在19世纪中期首次应用于遗传学实验,用于研究植物遗传性状的传递。

在孟德尔随机化中,实验对象被随机分配到不同的处理组中,以确保每个处理组的特征和背景因素相似。通过这种随机分配的方式,可以最大程度地减少处理组之间的差异,并提高实验的内部有效性。

随机化的目的是消除处理组之间的偏差,使得实验结果更可靠和可解释。通过将实验对象随机分配到处理组,可以降低可能存在的混杂因素对实验结果的影响,并提高对因果关系的推断能力。

在实验设计阶段,孟德尔随机化要求将实验对象随机分配到处理组,以确保处理组之间的比较是公平和可靠的。而在数据分析阶段,孟德尔随机化可以用于评估处理组之间的差异是否具有统计学意义,并进行因果效应的推断。

操作步骤如下:

  1. 选择一个与研究结果相关的基因,这个基因需要与研究因素无关。

  2. 利用基因的遗传变异作为自然随机分配因素,把人群分成两组:携带变异基因和不携带变异基因的组。

  3. 比较这两组人在研究因素上的差异,以及在研究结果上的差异。

  4. 如果携带变异基因的人在研究因素和结果上都与不携带变异基因的人有显著差异,那么我们就可以认为这种因素对结果有影响,而不是因果关系反过来导致结果的变化。

举个例子,假设我们要研究咖啡因对高血压的影响。我们可以选择一个与高血压无关的基因,比如说CYP1A2基因。这个基因会影响人体代谢咖啡因的速度,所以我们可以利用基因的遗传变异作为自然随机分配因素,把人群分成两组:携带CYP1A2变异基因和不携带CYP1A2变异基因的组。然后比较这两组人在摄入相同剂量咖啡因后,高血压的发生率是否有差异。如果携带CYP1A2变异基因的人摄入相同剂量咖啡因后高血压的发生率显著低于不携带CYP1A2变异基因的人,那么我们就可以认为咖啡因对高血压具有保护作用。

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