Invited Commentary: Detecting Individual and Global Horizontal Pleiotropy in Mendelian Randomization-A Job for the Humble Heterogeneity Statistic?
Invited Commentary: Detecting Individual and Global Horizontal Pleiotropy in Mendelian Randomization-A Job for the Humble Heterogeneity Statistic?
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邀请的评论：Mendelian随机化中检测个人和全球水平多效性 - 谦虚异质性统计的工作？
DOI：
10.1093/aje/kwy185
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发表时间：
2018-12-01
影响因子：
5
通讯作者：
Davey Smith G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bowden J;Hemani G;Davey Smith G
孟德尔随机化（MR）作为一种通过利用遗传变异作为工具变量来加强流行病学因果推断的方法正在获得认可和普及。与经验MR研究的爆炸同时，MR分析的新方法也在稳步发展。最近提出的“全球和个人测试的直接影响”（GLIDE）的方法适合到一个家庭的方法，旨在检测水平多效性，在个人的单核苷酸多态性水平和全球水平，并调整分析，通过删除外围单核苷酸多态性。在这篇评论中，我们解释了如何现有的方法可以（实际上是）被用来检测在个人和全球层面的多效性，虽然没有明确使用这个术语。通过这样做，我们表明GLIDE的真正比较器不是MR-Egger回归（如Dai等人，相关文章的作者（美国流行病学杂志，2018;187（12）：2672-2680），索赔），而是谦虚的异质性统计。
Mendelian randomization (MR) is gaining in recognition and popularity as a method for strengthening causal inference in epidemiology by utilizing genetic variants as instrumental variables. Concurrently with the explosion in empirical MR studies, there has been the steady production of new approaches for MR analysis. The recently proposed “global and individual tests for direct effects” (GLIDE) approach fits into a family of methods that aim to detect horizontal pleiotropy—at the individual single nucleotide polymorphism level and at the global level—and to adjust the analysis by removing outlying single nucleotide polymorphisms. In this commentary, we explain how existing methods can (and indeed are) being used to detect pleiotropy at the individual and global levels, although not explicitly using this terminology. By doing so, we show that the true comparator for GLIDE is not MR-Egger regression (as Dai et al., the authors of the accompanying article (Am J Epidemiol. 2018;187(12):2672–2680), claim) but rather the humble heterogeneity statistic.
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影响因子：
2
作者：
Bowden J;Del Greco M F;Minelli C;Davey Smith G;Sheehan N;Thompson J
通讯作者：
Thompson J
影响因子：
7.7
作者：
Bowden J;Del Greco M F;Minelli C;Davey Smith G;Sheehan NA;Thompson JR
通讯作者：
Thompson JR
影响因子：
2.1
作者：
Bowden J;Davey Smith G;Haycock PC;Burgess S
通讯作者：
Burgess S
影响因子：
2
作者：
Bowden, Jack;Vansteelandt, Stijn
通讯作者：
Vansteelandt, Stijn
影响因子：
5
作者：
Dai, James Y.;Peters, Ulrike;Hsu, Li
通讯作者：
Hsu, Li