青岛网站建设公司好找吗,wordpress在线充值,合肥做网站的公司有哪些,wordpress 4.2.2多变量孟德尔随机化分析调整了潜在混杂因素的影响。
1、调整哪些因素#xff1f;参考以往文献。可以分别调整#xff0c;也可以一起调整。
2、解决了什么问题#xff1f;某个暴露相关的SNP#xff0c;往往与某个或者某几个混杂因素相关。可以控制混杂偏倚。
3、如何解释…多变量孟德尔随机化分析调整了潜在混杂因素的影响。
1、调整哪些因素参考以往文献。可以分别调整也可以一起调整。
2、解决了什么问题某个暴露相关的SNP往往与某个或者某几个混杂因素相关。可以控制混杂偏倚。
3、如何解释结果若该暴露的P值小于0.05则可以说明该暴露独立于其他暴露对结局产生影响。否则是通过其他因素对结局产生影响。
#多变量孟德尔随机化MVMR
library(TwoSampleMR)
#提取多个暴露变量工具
#body mass index:ieu-b-40
#hypertension:ebi-a-GCST90038604
#creatinineebi-a-GCST90025946
exposure_dat_mv-mv_extract_exposures(c(ieu-b-40,ebi-a-GCST90038604,ebi-a-GCST90025946)) #Serum creatinine levels、Smoking initiation#提取结局信息
outcome_dat_mv-extract_outcome_data(exposure_dat_mv$SNP,ebi-a-GCST90013862) #colorectal cancer#整合数据
mvdat-mv_harmonise_data(exposure_dat_mv,outcome_dat_mv,harmonise_strictness 2)#进行MVMR的分析
res - mv_multiple(mvdat)#提取结果
result-res$result
#install package
# remotes::install_github(WSpiller/RMVMR,
# build_optsc(--no-resave-data, --no-manual),
# build_vignettes TRUE)
library(MVMR)
help(packageMVMR)
wer - format_mvmr(BXGs mvdat[[exposure_beta]],BYG mvdat[[outcome_beta]],seBXGs mvdat[[exposure_se]],seBYG mvdat[[outcome_se]],RSID rownames(mvdat[[exposure_beta]]))
#IVW多变量孟德尔随机化结果
ivw_mvmr(wer)
#计算F值
Fz- strength_mvmr(r_input wer, gencov 0)
#异质性检验
pres - pleiotropy_mvmr(r_input wer, gencov 0)
