發(fā)布時間：2023-03-14 19:08

　　觀察性研究作為流行病學中常見的一種設計形式,較之隨機對照研究,在研究時長、成本、可行性等方面具有明顯優(yōu)勢,被廣泛應用于病因的初步探索中。但由于潛在混雜因素、反向因果關聯(lián)等問題,觀察性研究的結果往往存在爭議。近年來迅猛發(fā)展的孟德爾隨機化方法,利用遺傳變異作為工具變量,在傳統(tǒng)流行病學存在混雜因素的情況下,推斷暴露因素與結局之間的因果關聯(lián),為解決上述問題提供了有效的途徑。由于全基因組關聯(lián)研究的飛速發(fā)展,遺傳變異數(shù)據(jù)資源得以大大豐富,為工具變量提供了更大的選擇空間�；谌蚪M關聯(lián)研究結果數(shù)據(jù)的多工具變量孟德爾隨機化方法因檢驗效能高、數(shù)據(jù)易獲取等特點,目前被廣泛用于因果關聯(lián)的探索,GSMR法和IVW法是此類方法的代表。但是關聯(lián)分析的結果來源于單位點分析,無法得到工具變量的真實效應值,因此GSMR法和IVW法的估計可能是有偏的。針對此問題,本研究提出基于方差-協(xié)方差結構校正的多工具變量孟德爾隨機化方法,MR-RIVER。通過模擬試驗,比較MR-RIVER法、GSMR法和IVW法在不同參數(shù)設置下的統(tǒng)計學性質,包括:一類錯誤、檢驗效能、估計偏差以及均方誤差。模擬實驗結果顯示,在不同的參數(shù)設置下,MR...

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 前言
2 研究目的與方法
    2.1 研究目的
    2.2 IVW法
    2.3 GSMR法
    2.4 MR-RIVER法
3 MR-RIVER方法效應估計
    3.1 基于方差-協(xié)方差結構校正關聯(lián)分析中的效應估計
    3.2 MR-RIVER法估計因果效應值
4 模擬實驗與結果
    4.1 模擬實驗一
        4.1.1 模擬實驗目的
        4.1.2 模擬數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法
        4.1.3 模擬實驗流程
        4.1.4 模擬實驗結果
    4.2 模擬實驗二
        4.2.1 模擬實驗二目的
        4.2.2 模擬數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法
        4.2.3 模擬實驗流程
        4.2.4 模擬實驗結果
5 實例分析
    5.1 研究背景
    5.2 資料來源
    5.3 實例分析流程
    5.4 實例分析結果
    5.5 實例分析討論
6 討論
    6.1 關于工具變量的假設
    6.2 關于變量之間的相關結構
    6.3 關于檢驗效能
    6.4 關于估計偏差和均方誤差
7 總結
    7.1 研究結論
    7.2 研究特點
    7.3 研究局限
    7.4 研究展望
參考文獻
文獻綜述
    1 前言
    2 孟德爾隨機化研究基本假設
    3 基于匯總數(shù)據(jù)的兩樣本孟德爾隨機化方法
        3.1 IVW法
        3.2 MR-Egger法
        3.3 GSMR法
    4 總結
    參考文獻
附錄
攻讀碩士學位期間發(fā)表論文情況
致謝



本文編號：3762577