【摘 要】
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目的:在孟德尔随机化研究中,纳入更多遗传变异作为工具变量可以提高因果估计结果的有效性,但同时可能会引入更多具有横向多效性的工具变量使结果产生偏倚。本研究通过模拟比较几种校正横向多效性孟德尔随机化方法:IVW法、MR-Egger回归法、WME法及MR-PRESSO法存在不同类型与比例横向多效性情形下因果推断的表现,然后将其应用至探究睡眠相关性状与T2DM之间因果关联研究中。方法:介绍IVW法、WME
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目的:在孟德尔随机化研究中,纳入更多遗传变异作为工具变量可以提高因果估计结果的有效性,但同时可能会引入更多具有横向多效性的工具变量使结果产生偏倚。本研究通过模拟比较几种校正横向多效性孟德尔随机化方法:IVW法、MR-Egger回归法、WME法及MR-PRESSO法存在不同类型与比例横向多效性情形下因果推断的表现,然后将其应用至探究睡眠相关性状与T2DM之间因果关联研究中。方法:介绍IVW法、WME法、MR-Egger回归法及MR-PRESSO法的基本原理。本研究模拟五种不同情景:方案一为不存在横向多效性的零假设模拟;方案二与方案三设置不同比例类型的不相关横向多效性,模拟各MR方法在具有不相关多效性时的表现;方案四设置不同比例的横向相关多效性,模拟仅存在相关横向多效性时各方法表现;方案五设置横向相关多效性与不相关多效性共存,模拟存在两种横向多效性情景下各MR方法是否稳定适用。不同模拟情形下,使用平均因果关联估计值、SE、MSE、Ⅰ型错误率与效能来评价各MR方法在因果效应估计方面的优劣势。结果:模拟研究表明,在零假设模拟情况下,除MR-Egger回归法Ⅰ型错误率较高外其余各方法均较为稳定适用;在仅存在均衡不相关横向多效性工具变量情况下,IVW法与MR-PRESSO法表现接近,其获得的效应估计值的偏倚及Ⅰ型错误率都低于其他两种方法;存在定向不相关横向多效性时,MR-Egger方法随着横向多效性工具变量数目增加表现较为稳定,MR-PRESSO方法的Ⅰ型错误率虽然略偏高但效能较稳定,估计值也近似无偏;存在相关横向多效性对IVW及MR-Egger方法影响较大,此时MR-PRESSO方法的表现与WME法相对较好。实例研究结果表明,失眠与T2DM发病风险具有因果关联（OR:1.14,95%CI:1.08-1.20,P=2.11E-06）,然而没有证据表明其余睡眠性状与T2DM之间存在因果关联关系（P>0.01）。结论:MR-PRESSO相较其余校正横向多效性的MR方法在存在不同情况的横向多效性工具变量时,能给出更为稳健的因果关联估计,因此我们建议将其作为主要分析方法。但在实际应用中,最好结合各MR方法共同给出因果推断结论。在MR方法应用研究中我们发现失眠是T2DM的危险因素之一,暂未发现睡眠时长及晨起型睡眠节律与T2DM发病风险相关。
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