使用孟德尔随机化和对共变量调整的GWAS数据进行无偏见的因果推断
Peiyao Wang1, Zhaotong Lin2, Wei Pan1
1Division of Biostatistics and Health Data Science, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.
多变量孟德尔随机化 (MVMR) 在基因分析中减轻碰撞器偏差,当共变量在全基因组关联研究 (GWAS) 中进行调整时. 这项研究提供了分析结果,解释了为什么MVMR可以改善因果推断,而不是唯一变量孟德尔随机化 (UVMR).
科学领域:
- 遗传流行病学遗传流行病学
- 统计遗传学 统计遗传学
- 因果推理因果推理
背景情况:
- 门德尔随机化 (MR) 使用全基因组关联研究 (GWAS) 数据从观测数据进行因果推断.
- 在GWAS中对共变量进行调整可能会引入碰撞器偏差,影响SNP-特征关联和下游MR分析.
- 之前的数值研究表明,与共变量调整的GWAS数据对单变量MR (UVMR) 的偏差,建议将多变量MR (MVMR) 作为解决方案.
研究的目的:
- 为为多变量门德尔随机化 (MVMR) 为什么和如何减轻GWAS中共变量调整引入的偏差提供严格的理论解释.
- 获得分析结果,支持对UVMR偏差及其通过MVMR减轻影响的经验观察.
- 调查UVMR和MVMR方法的应用,包括对撞机偏差纠正后的应用.
主要方法:
- 分析结果的推导,用于多重共变量场景,在GWAS中对暴露和/或结果进行调整.
- 进行广泛的模拟,将UVMR和MVMR性能与对共变量进行调整的GWAS总结数据进行比较.
- 将UVMR和MVMR方法应用于真实GWAS数据,调整身体质量指数 (BMI) 和代谢主要成分.
主要成果:
- 分析结果解释了UVMR偏差的机制,以及在调整共变量时在MVMR中避免偏差的机制,无论碰撞器偏差是否存在.
- 模拟显示了MVMR与UVMR相比的优势,即通过对共变量进行调整的GWAS数据生成几乎无偏见的因果估计.
- 在特定情况下,在偏差校正后应用UVMR被发现是有利的.
结论:
- MVMR提供了一种可靠的方法,以避免在孟德尔随机化分析中的偏差,这是源自GWAS的共变量调整.
- 由此得出的分析结果为MVMR的实证益处提供了理论依据.
- 这项研究证实了MVMR在现实世界遗传流行病学中的实用性,通过分析BMI对血压的因果作用来说明这一点.
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