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Robust inference in summary data Mendelian randomization via the zero modal pleiotropy assumption

机译:通过零模态多态性假设对汇总数据孟德尔随机化进行稳健推断

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摘要

BackgroundMendelian randomization (MR) is being increasingly used to strengthen causal inference in observational studies. Availability of summary data of genetic associations for a variety of phenotypes from large genome-wide association studies (GWAS) allows straightforward application of MR using summary data methods, typically in a two-sample design. In addition to the conventional inverse variance weighting (IVW) method, recently developed summary data MR methods, such as the MR-Egger and weighted median approaches, allow a relaxation of the instrumental variable assumptions.
机译:背景技术在观察研究中,越来越多地使用孟德尔随机化(MR)来增强因果关系。来自大型全基因组关联研究(GWAS)的各种表型的遗传关联概要数据的可用性允许使用概要数据方法(通常在两个样本的设计中)直接应用MR。除了常规的逆方差加权(IVW)方法外,最近开发的摘要数据MR方法(例如MR-Egger方法和加权中位数方法)还允许放宽工具变量假设。

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