R语言：孟德尔随机化中去除弱工具变量的错误问题解决方法

最新推荐文章于 2024-08-03 20:43:44 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-03 20:43:44 发布 · 1.1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#r语言 #代码规范

孟德尔随机化中去除弱工具变量的错误问题：

代码运行问题

根据SNP获取eaf值(效应位点的频率)时，脚本source("gutMR06.SNP2eaf.R")

dat=SNP2eaf(dat)

最低0.47元/天 解锁文章
R_bailu
关注
傻瓜式孟德尔随机化
2303_78448036的博客
10-22 4914
太穷了，只好自己缝缝补补R语言代码了，希望对大家有帮助
孟德尔随机化——如何选择工具变量
Timo_优快云的博客
05-26 9831
从零开始了解孟德尔随机中工具变量的选择
求助孟德尔分析报错
combok的博客
03-01 770
根据SNP获取eaf值(效应位点的频率)时，脚本source("gutMR06.SNP2eaf.R")Error in SNP2eaf(dat) : 找不到对象'web0therA1lele'
孟德尔随机化——踩一个大家都没踩过的坑
珏世佳人的博客
04-20 7457
一路坎坎坷坷搞代码，搞数据，终于到了收割成果的时候。发现为什么我的F值算出来，不同的SNP，F值居然一样。此次研究，我用的前人研究的数据，为Excel。（废话的了，GWAS数据都是前人数据好的么）那么每个SNP的EAF、β、SD都不一样。公式中，一项研究确定了入组SNP后，N和K就是已知常量了。那么公式中的未知的就是。源数据是从前人研究中找来的，也不会有问题。真是有一种经过惊涛骇浪不死，阴沟里翻船的感觉。数据读取是自动化操作的，没有人为干预过程。不同的SNP的F值是否应该一样？那么，问题就出在源头数据上。
孟德尔随机化中去除弱工具变量的代码
11-15
孟德尔随机化是一种流行的方法论，在遗传学研究中用于评估暴露因素对结局的影响，通过自然的随机化过程来控制潜在混杂因素。在处理数据时，有时需要去除弱工具变量，这是因为如果工具变量与潜在混淆因子的相关性较高...
孟德尔随机化，去除弱工具变量
最新发布
05-11
好的，我现在需要帮助用户查找关于孟德尔随机化中去除弱工具变量的方法或解决方案。首先，我需要回忆孟德尔随机化（MR）的基本概念和相关方法。孟德尔随机化使用遗传变异作为工具变量（IVs）来推断暴露因素与结局...
解析基因影响：孟德尔随机化的创新思维
笑不语的博客
07-19 3714
本文的目的是探讨使用孟德尔随机化的创新思维来解析基因影响的重要性。孟德尔随机化是一种基于自然突变和基因重新组合的实验设计，通过利用随机分配的基因组合，帮助我们确定基因与个体差异之间的因果关系[1]。与传统的关联研究相比，孟德尔随机化能够提供更可靠的证据和更准确的结果，从而帮助我们更好地理解基因对个体特征和疾病风险的影响。
求助孟德尔随机化
Qiumeihuang的博客
08-03 167
Error in SNP2eaf(dat) : 找不到对象'web0therA1lele'
stata学习笔记|内生性
热门推荐
Clytie_Lion的博客
11-11 4万+
为什么采用工具变量？ 存在内生变量，即解释变量和扰动项相关。 后果：估计量不一致。 工具变量的两大要求： 相关性：工具变量与内生解释变量相关 外生性：工具变量与扰动项不相关（排他性约束） 在stata中怎么用工具变量法？ 采用二阶段最小二乘法，第一阶段分离出内生变量的外生部分，第二阶段使用该外生部分进行回归。 工具变量是否合格？ ...
GWAS中的effect与数量遗传学中的替换效应
邓飞----育种数据分析之放飞自我
11-08 2858
虽然，我早就知道GWAS分析中的effect值，就是数量遗传学的基因中的替换效应，但是一直没有仔细阅读相关材料。今天通过阅读数量遗传学的教程，理解了这个概念，真好。
R语言孟德尔随机化研究工具包（1）---friendly2MR
weixin_49320263的博客
12-30 2606
R语言孟德尔随机化研究工具包（1）---friendly2MR
1400种代谢物和肠道微生物与疾病的孟德尔随机化分析来了！！！
bioInfo_seeker的博客
04-20 2012
该工具于免疫细胞与疾病的MR类似，也是分了三步进行，话不多说，直接上工具。
3 计算F值
qq_43872123的博客
12-28 1086
dat=transform(dat,F=(N-2)*R2/(1-R2)) #计算F检验值。N=dat[1,“samplesize.exposure”] #获取样品的数目。inputFile=“exp_LD.csv” #输入文件。setwd(“*********”) #设置工作目录。(1-eaf.exposure)) #计算R2。Ffilter=10 #F值过滤条件。#根据F值>10进行过滤, 删除弱工具变量。#去除弱工具变量（F检验值）-----
孟德尔随机化法（Mendelian Randomization，MR）
浓香鸭腿面的博客
09-15 2万+
假设 GWAS 中与表型显著关联（超过阈值）的 SNP 的区间内有基因 A，如果基因 A 与表型存在因果关系，那么受基因 A 调控（以基因 A 的表达量为表型进行 GWAS ）或调控基因 A（以转录组为表型进行 GWAS，所有在基因 A 区间出峰的基因）的 SNP 的区间内基因 B 也应该与表型之间显著关联，但基因 B 可能不含有导致基因 A 与表型存在关联的未知因素 U。找到的 SNP 是与表型间存在因果关系，还是由于其他未知因素 U 而导致的假阳性，我们无法验证。，所以基因 B 常用于排除假阳性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值