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孟德尔随机化的定义及优势
想了解一项新事物,必须要从其定义开始。
孟德尔随机化(Mendelian Randomisation, MR),也被称为随机化控制实验,是生物学和医学研究中的一种重要实验设计方法。
它是一种用来评估因果关系的实验方法,旨在确定某个暴露(如药物、治疗方法、肥料等)对于实验对象(如动物、人、植物等)的影响。
这种实验设计的核心特点是将实验对象随机分配到不同的处理组,以确保各组之间的差异在开始是随机的,从而降低了因混杂变量引起的误差。
这样,当实验结束后观察到不同处理组的结果差异时,可以更有把握地将这些差异归因于所施加的处理,而不是其他可能的干扰因素。
那么,孟德尔随机化在生信分析领域有什么优势呢?我们为什么要用孟德尔随机化来分析生信问题呢?
在生信研究中,存在许多可能影响结果的混杂变量,如环境因素、样本来源、实验批次等。通过随机分组,可以在不同处理组之间均匀分布这些混杂变量,从而减少其对结果的影响,更准确地评估待研究变量的效应。
生信研究常常涉及基因表达、蛋白质互作等复杂的生物过程。使用孟德尔随机化可以更自信地推断某个生物分子对特定生物过程的因果关系,因为随机分组可以降低其他未知因素的影响,更准确地揭示变量之间的因果关系。
在生信领域,实验数据的重复性和验证都是至关重要的。采用孟德尔随机化可以确保实验在不同时间、不同实验条件下都能获得可靠的结果,从而增强了实验的可重复性和可验证性。
在生信分析中,我们可能会因为预先存在的假设、期望或知识,影响数据的采集和分析。孟德尔随机化可以减少主观偏见的影响,使结果更客观,可信。
生信研究中通常涉及大量的变量和样本,而不同变量之间可能相互影响。使用孟德尔随机化可以帮助有效控制实验设计,确保实验组和对照组之间的变量分布基本相似,从而更精确地探究研究问题。
孟德尔随机化分析方法主要类型
了解了MR研究的定义和优势,我们最重要的是掌握MR分析方法。
通过下面这张图,我们可以看到MR研究的主要类型、基本MR分析⽅法、新的MR分析⽅法、敏感性分析以及确定MR因果关系⽅向的⽅法等。
每⼀种⽅法均有不同的特点和应⽤范围。
点击可查看大图👇
当然随着更多医学人卷入孟德尔随机化这片发文蓝海,传统的MR分析方法将逐渐不能满足审稿人,IVW random effects method-IVW随机效应模型法、IVW fixed effect method-IVW固定效应模型法、Maximum likelihood ratio method-最⼤似然⽐法、IVW Radial method-IVW径向法、Weighted Median WM method-加权中位数法等一些新的MR分析法出现。
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