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
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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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
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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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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# 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
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
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
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
作者：徐涛前言卡方检验是一种确定两个分类变量之间是否存在显着相关性的统计方法。就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。 1.适用条件 1）每组的理论次数都要大于5；2）应用卡方测验的次数资料不应是测量的观察值或以百分数
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2023-09-14 08:54:34
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摘要：本文针对UCL胎心宫缩监数据（Y有三个水平的多分类预测任务），利用R语言建立决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、KNN和BP神经网络模型进行预测。给出了任务（包括数据预处理（缺失值处理、异常值处理）、建模、模型评价等步骤）的详细代码，读者稍加改动便可运用到自己的机器学习分类任务中。一、数据来源与说明胎心宫缩监护（CTG.xls）来源于UCI机器学习数据库。数据有2129个观测值及23个
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2024-07-01 14:04:29
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足足花了2周空闲时间，我开发了倾向得分匹配方法，并可以结合开展后续线性、logistic回归。就部署在本人开发的"风暴统计平台",一键完成匹配，一站式完成控制混杂因素研究论文它的网址是www.medsta.cn/（在电脑端浏览器打开，位于“风暴智能统计”模块）浏览器输入medsta.cn即可或者百度“风暴统计”本平台上线的所有工具都是免费的, 目前的功能包括：样本量计算| 正态性检验&n
流行病学研究常见的分析就是相关性分析了。相关性分析某种程度上可以为我们提供一些研究思路，比如缺乏元素A与某种癌症相关，那么我们可以通过补充元素A来减少患癌率。这个结论的大前提是缺乏元素A会导致这种癌症，也就是说元素A和癌症有因果关系。但实际上，元素A和癌症有相关性，不代表他们之间就有因果关系。也有可能是患癌症的人同时有其他的并发症，这种并发症会导致元素A缺乏。再比如，研究表明，大胸女生与不爱运动相
数据要求在进行**孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）**分析时，关于曝露因子的 GWAS 数据，TwoSampleMR需要一个工具变量数据框，要求每行对应一个 SNP，至少需要 4 列最基本信息，包括：SNP - rsID，rsID 是 SNP 的唯一标识符。beta - 效应大小。如果是分类变量，我们就要使用log(OR)，详见：看完不会来揍我 | 孟德尔随机化
一、精细解读文献 一文献题目： Finding genetically-supported drug targets for Parkinson’s disease using Mendelian randomization of the druggable genome不想看英文题目： 孟德尔随机化鉴定帕金森病的药物靶点杂志和影响因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)研究意
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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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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