得墨meter耳定律是有趣的编程原理。 这是我所知道的唯一一个近似数学的定义： O的任何方法m只能调用以下类型的对象的方法： O本身 m的参数 m内创建/实例化的任何对象 O的直接组成对象 O访问，范围为m 如果您没有意识到，此列表不允许您调用任何允许的方法返回的任何方法。 它本质上禁止链接方法调用。 我会稍作一些例外。 为什么？Ø并不需要知道的比什么M做其他的米源东西。 为了减少与m的耦合
孟德尔随机化,Mendilian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法，利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文。本周郑老师开讲2024年"真实世界临床研究"培训班孟德尔随机化通过引入一个称之为工具变量的中间变量，来分析暴露因素和结局之间的因果关系，解决了传统实验方法由于混杂因素的存在，而无法有效说明暴露因素和结局变量之间因果性的问题。
中介本身就是回归，基本上我看到的很多的调查性研究中在中介分析的方法部分都不会去提混杂，都是默认一个三角形画好，中介关系就算过去了，这里面默认的逻辑就是前两步回归中的混杂是一样的，计算中介效应的时候就自动消掉了。但是，实际上对不对，还是有待具体分析的：Traditional, non-instrumental variable methods for mediation analysis exper
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2023-11-14 20:13:31
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1 马尔可夫过程 Markov Process, MP一个状态的下一个状态只取决于当前的状态，与当前状态之前的状态无关。 2 马尔可夫奖励过程 Markov Reward Process, MRP 求解MRPs的迭代方法：动态规划蒙特卡洛方法（通过采样）TD算法：是动态规划和蒙特卡洛方法的集合（1）利用蒙特卡洛方法求解MRP的价值函数：（2）利用动态规划的方法，一直迭代贝尔曼方程，最后让
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2024-05-30 22:36:20
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药物孟德尔分析在生物统计和流行病学研究中具有广泛应用。本文主要探讨如何使用 R 语言进行孟德尔遗传分析，特别是与药物相关的研究，包括关键的技术细节、性能指标、特性、实战对比、选型指南以及生态扩展等方面。
## 背景定位
孟德尔遗传学为理解性状的遗传基础提供了基础，这在药物反应的个体差异分析中尤为重要。我们可以利用 R 语言的强大图形和统计功能，进行复杂的遗传分析。这些技术在药物开发和个体化医疗
R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）前言caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips 前言在之前的博客中我们详细介绍过了数据的拆分策略、各种数据处理的方法、各种交叉验证的方法，并且以示例介绍了R函数createDataPartition、trainControl。caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips下面我们来介绍模型的训练以及调参。以下图片是care
最近抽空研读了一篇探讨高血压和肾功能关系的文献，记录下来分享给大家，主要也是想看看孟德尔随机化的统计分析结果在论文中是如何呈现的，之后我会给大家写写孟德尔随机化的统计分析在R语言中的做法，希望可以帮助到大家。文章的题目是A bidirectional Mendelian randomization study supports causal effects of kidney function o
今天给大家介绍的是沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)高欣教授课题组（http://sfb.kaust.edu.sa）发表在Genome Biology的一篇文章，“Analysis of transcript-deleterious variants in Mendelian disorders: implications for RNA-based diagnosti
文章目录写在前面为什么要做孟德尔随机原理第三需要满足的假设条件方法IVW与Egger方法使用原则F结果解读1.总体结果如何下载数据1.GWAS catelog2.ieu数据库3.ukb数据库4.芬兰数据库R代码实现基本的暴露结局分析敏感性分析(分析结果完之后看结果的可靠性) 写在前面看了一些孟德尔随机化内容，大概整理一下步骤 参考博文： 第一篇：https://mp.weixin.qq.com/
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2023-12-06 20:11:27
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大家好，又见生信小博士孟德尔随机化简介：孟德尔随机化是一种实验设计和数据分析方法，也被称为随机分组设计或随机化对照试验。它由奥地利科学家格里高利·孟德尔在19世纪中期首次应用于遗传学实验，用于研究植物遗传性状的传递。在孟德尔随机化中，实验对象被随机分配到不同的处理组中，以确保每个处理组的特征和背景因素相似。通过这种随机分配的方式，可以最大程度地减少处理组之间的差异，并提高实验的内部有效性。随机化的
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2024-10-10 12:29:34
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好多同学询问孟德尔随机化的问题，我再来尝试着梳理一遍，希望对大家有所帮助，首先看下图1分钟，盯着看将下图印在脑海中： 上图是工具变量（不知道工具变量请翻之前的文章）的模式图，明确一个点：我们做孟德尔的时候感兴趣的是x和y的关系，也就是小b，但是我们直接去跑x对y的回归肯定是不对的，因为有很多的U，因此我们借助工具变量G（关于工具变量我们之前的文章有详细的解释，请自行查阅），去估计我们感兴
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2023-08-07 11:57:24
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先说一个现象：一龙生九子，九子各不同。是什么原因造成的？龙生九子，汉语成语，读音是lóng shēng jiǔ zǐ，意思是多用来比喻同胞兄弟的各有所长，出自《玉芝堂谈荟·龙生九子》。 ----百度百科传统遗传学的理由：基因重组数量遗
原创
2021-10-29 15:58:01
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先说一个现象：一龙生九子，九子各不同。是什么原因造成的？龙生九子，汉语成语，读音是lóng shēng jiǔ zǐ，
原创
2022-01-07 15:25:07
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工具变量（Instrumental Variable）是指那些与特定暴露因素（如生活方式或生物标志物）相关的遗传变异（通常是单核苷酸多态性
原创
2024-09-14 14:02:10
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# 孟德尔随机化及其在R语言中的应用
孟德尔随机化（Mendelian Randomization）是一种利用遗传变异来探讨因果关系的统计方法。在流行病学研究中，因果关系的判断通常是非常困难的，因为观察性数据可能受到混杂因素的影响。孟德尔随机化通过使用基因变异作为工具变量，来帮助解决这一问题，从而达到更准确的因果推断。
## 为什么要使用孟德尔随机化？
传统的观察性研究在推断因果关系时容易受
# 孟德尔随机化与R语言安装
最近，有朋友向我咨询了一个问题：“孟德尔随机化 r语言装不了”。这让我意识到，可能还有很多朋友对孟德尔随机化和R语言的安装存在疑惑。因此，我决定写一篇科普文章，通过代码示例和状态图，为大家详细解释孟德尔随机化和R语言的安装过程。
## 孟德尔随机化简介
孟德尔随机化是一种统计学方法，它利用遗传学数据来评估因果关系。这种方法的基本思想是，基因型是随机分配的，因此可
原创
2024-07-20 10:27:46
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一、精细解读文献 一文献题目： Mendelian randomization analyses support causal relationships between blood metabolites and the gut microbiome不想看英文题目： 孟德尔随机化分析支持血液代谢物与肠道微生物组之间的因果关系杂志和影响因子： Nature (IF: 42.778; Q1)研究意义
一、工具变量在构建回归模型时，一般将因变量 拆成两部分，自变量 和随机误差 。若 与 之间存在相关性，则在构建回归模型的时候，导致对 的参数 估计不准。如果能找到一个过滤器，把 中和 相关的部分过滤掉，只剩下与 无关的部分，则可以准确估计参数 。工具变量是指与自变量 相关而与 无关的变量，工具变量可以作为过滤器，去除 中与 以工具变量 作为自变量，对 进行回归，记回归后
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2023-11-20 23:17:05
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首先，来看一个随机数函数，该函数使用了一个具有内部链接的静态变量。ANSI C程序库提供了rand()函数来产生随机数。有多种随机数的算法，ANSI C 标准允许C实现使用针对特定机器的最佳算法。不过ANSI C也提供了一个可移植的标准算法，可以在不同的系统中产生相同的随机数。事实上rand()是一个“伪随机数发生器”，这意味着可以预测数字的实际顺序（计算机不具有自发性），但这些数字在可能的取值
今天第一篇：解读NEJM论文的一篇临床试验缺失数据处理方法。”数据缺失是困扰临床研究的心头大患，急得研究者抓耳挠腮。数据缺失如此多娇，引无数计算机学者、数学家、医学家竞折腰。今天我们就来看看一篇发表在顶级大刊NEJM上的结局多重插补文章。2023年12月28日，一篇题为"Restrictive or liberal transfusion strategy in myocardial infarc
