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Mendelian randomization with Egger pleiotropy correction and weakly informative Bayesian priors

机译:孟德尔随机化与Egger多态性校正和弱信息贝叶斯先验

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摘要

BackgroundThe MR-Egger (MRE) estimator has been proposed to correct for directional pleiotropic effects of genetic instruments in an instrumental variable (IV) analysis. The power of this method is considerably lower than that of conventional estimators, limiting its applicability. Here we propose a novel Bayesian implementation of the MR-Egger estimator (BMRE) and explore the utility of applying weakly informative priors on the intercept term (the pleiotropy estimate) to increase power of the IV (slope) estimate.
机译:背景技术已提出MR-Egger(MRE)估计器来校正工具变量(IV)分析中遗传仪器的定向多效性效应。该方法的功效大大低于常规估计器的功效,从而限制了其适用性。在这里,我们提出了MR-Egger估计器(BMRE)的新颖贝叶斯实现,并探讨了在截距项(多向性估计)上应用弱信息先验以增加IV(斜率)估计的功效的实用性。

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