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Steiger Test避免反向因果关系 以下steiger test方法是一个新的方法学,增加后提升提取工具变量的稳健性,没有的话也不影响文章内容。 看自己的需要。跑分析过程中,如果是GWAS数据没有samplesize,自己又需要这个内容,请自己增加samplesize再操作。 在暴露A->结局B的孟德尔随机化因果关系分析时,SNP与暴露A的相关性要比结局B的大,否则会产生反向因果关系,即SNP不能作为暴露的工具变量(孟德尔三大假设排他性) 在提取暴露的工具变量过程中,除了过滤与结局显著相关的SNP外(代码中默认5e-5) 可以引入Steiger Test统计量,来过滤掉这部分SNP Steiger Test的作用: 1.检测SNP与结局的相关性是否比暴露的大 2.未通过该测试的SNP可能与暴露无关,在分析前筛选 代码使用: 来源于 psych包的r.test 升级MendelR到6.0版本
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