Ước lượng nhất quán trong ngẫu nhiên hóa Mendelian với một số công cụ không hợp lệ bằng cách sử dụng ước lượng trung vị có trọng số
Tóm tắt
Các phát triển trong các nghiên cứu liên kết toàn genome và sự gia tăng khả năng truy cập dữ liệu tổng hợp liên kết di truyền đã làm cho việc áp dụng ngẫu nhiên hóa Mendelian trở nên tương đối đơn giản. Tuy nhiên, việc thu được các kết quả đáng tin cậy từ một cuộc điều tra ngẫu nhiên hóa Mendelian vẫn là một vấn đề, vì phương pháp trọng số nghịch biến cổ điển chỉ cho ra các ước lượng nhất quán nếu tất cả các biến thể di truyền trong phân tích đều là các biến số công cụ hợp lệ. Chúng tôi trình bày một ước lượng trung vị có trọng số mới để kết hợp dữ liệu về nhiều biến thể di truyền thành một ước lượng nguyên nhân duy nhất. Ước lượng này là nhất quán ngay cả khi tới 50% thông tin đến từ các biến số công cụ không hợp lệ. Trong một phân tích mô phỏng, nó cho thấy có tỷ lệ lỗi loại 1 mẫu hữu hạn tốt hơn so với phương pháp trọng số nghịch biến, và bổ sung cho phương pháp hồi quy MR‐Egger (ngẫu nhiên hóa Mendelian‐Egger) được đề xuất gần đây. Trong các phân tích về các tác động nguyên nhân của cholesterol lipoprotein mật độ thấp và cholesterol lipoprotein mật độ cao đối với nguy cơ bệnh động mạch vành, phương pháp trọng số nghịch biến cho thấy một tác động nguyên nhân của cả hai phân đoạn lipid, trong khi các phương pháp hồi quy trung vị có trọng số và MR‐Egger cho thấy một tác động null của cholesterol lipoprotein mật độ cao tương ứng với bằng chứng thực nghiệm. Cả phương pháp dựa trên trung vị và hồi quy MR‐Egger nên được xem xét như các phân tích nhạy cảm cho các cuộc điều tra ngẫu nhiên hóa Mendelian với nhiều biến thể di truyền.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
CARDIoGRAMplusC4D Consortium, 2013, Large‐scale association analysis identifies new risk loci for coronary artery disease, Nat Genet, 45, 25, 10.1038/ng.2480
JohnsonT.2013.Efficient calculation for multi‐SNP genetic risk scores. Technical report The Comprehensive R Archive Network. Available athttp://cran.r‐project.org/web/packages/gtx/vignettes/ashg2012.pdf[last accessed 2014/11/19].
Kolesár M, 2014, Identification and inference with many invalid instruments, J Bus Econ Stat
Pedersen TR, 1994, Randomised trial of cholesterol lowering in 4444 patients with coronary heart disease: the Scandinavian Simvastatin Survival Study (4S), Lancet, 344, 1383
PickrellJ.2015.Detection and interpretation of shared genetic influences on 40 human traits. Technical report bioRxiv. Available athttp://biorxiv.org/content/early/2015/04/16/018150.
WindmeijerF FarbmacherH DaviesN Davey SmithG WhiteI.2015.Selecting (in)valid instruments for instrumental variables estimation. Available athttp://www.hec.unil.ch/documents/seminars/iems/1849.pdf.