Mendelian randomization in health research: using appropriate genetic variants and avoiding biased estimates.
Mendelian randomization in health research: using appropriate genetic variants and avoiding biased estimates.
复制标题
DOI：
10.1016/j.ehb.2013.12.002
复制
发表时间：
2014-03
影响因子：
2.5
通讯作者：
Munafo, Marcus R.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Taylor, Amy E.;Davies, Neil M.;Ware, Jennifer J.;VanderWeele, Tyler;Smith, George Davey;Munafo, Marcus R.
我们对孟德尔随机化分析中可能出现的潜在偏差进行了建模。基因变异应该与独立样本中的暴露密切相关。如果不是，孟德尔随机化可以暗示因果关系，尽管没有真正的联系。孟德尔随机化方法使用遗传变异作为工具变量来暴露感兴趣的对象，以克服混淆和反向因果关系的问题，在流行病学研究中正变得越来越广泛地用于评估因果关系。这篇文章的主要目的是证明，如果研究人员根据它们与自己数据集中暴露的关联来选择遗传变异，结果可能会有偏差，就像候选基因分析中经常发生的那样。这可能导致表明明显的“因果”关系的估计，尽管暴露没有真正的影响。此外，我们讨论了在孟德尔随机化分析中，当测量的暴露不能很好地代表真实的潜在暴露时，对影响大小的估计的潜在偏差。我们通过具体参考烟草研究来说明这些观点。
We model potential biases that may arise in Mendelian randomization analysis. Genetic variants should robustly associate with exposures in independent samples. If not, Mendelian randomization can suggest causality despite no true associations. Mendelian randomization methods, which use genetic variants as instrumental variables for exposures of interest to overcome problems of confounding and reverse causality, are becoming widespread for assessing causal relationships in epidemiological studies. The main purpose of this paper is to demonstrate how results can be biased if researchers select genetic variants on the basis of their association with the exposure in their own dataset, as often happens in candidate gene analyses. This can lead to estimates that indicate apparent “causal” relationships, despite there being no true effect of the exposure. In addition, we discuss the potential bias in estimates of magnitudes of effect from Mendelian randomization analyses when the measured exposure is a poor proxy for the true underlying exposure. We illustrate these points with specific reference to tobacco research.
登录
查看更多内容
影响因子：
10.3
作者：
Benn, Marianne;Tybjaerg-Hansen, Anne;Nordestgaard, Borge G.
通讯作者：
Nordestgaard, Borge G.
DOI：
10.1080/01621459.2012.734171
发表时间：
2012-12-01
影响因子：
3.7
作者：
Clarke, Paul S.;Windmeijer, Frank
通讯作者：
Windmeijer, Frank
影响因子：
7.7
作者：
Freathy RM;Kazeem GR;Morris RW;Johnson PC;Paternoster L;Ebrahim S;Hattersley AT;Hill A;Hingorani AD;Holst C;Jefferis BJ;Kring SI;Mooser V;Padmanabhan S;Preisig M;Ring SM;Sattar N;Upton MN;Vollenweider P;Waeber G;Sørensen TI;Frayling TM;Watt G;Lawlor DA;Whincup PH;Tozzi F;Davey Smith G;Munafò M
通讯作者：
Munafò M
影响因子：
9.8
作者：
Göring, HHH;Terwilliger, JD;Blangero, J
通讯作者：
Blangero, J
影响因子：
3.7
作者：
Angrist, JD;Imbens, GW;Rubin, DB
通讯作者：
Rubin, DB