文献类型：期刊文章

作　　者：王晶[1] 张国燕[1] 程杉[1]

Wang Jing;Zhang Guoyan;Cheng Shan(Department of Medical Genetics and Developmental Biology,School of Basic Medical Sciences,Capital Medical University,Beijing 100069,China)

机构地区：[1]首都医科大学基础医学院医学遗传学与发育生物学学系,北京100069

出　　处：《首都医科大学学报》

年　　份：2023

卷　　号：44

期　　号：6

起止页码：1087-1094

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)研究是一种因果推断方法,利用遗传变异作为工具变量来探索暴露(X)与结局(Y)之间的因果关系。首先,文章介绍了MR方法的核心假设以及如何在生物医学研究中挑选常见的MR设计类型。进而,介绍目前MR研究面对的关键挑战和解决方案,如:如何选择满足核心假设的工具变量(instrumental variable,IV),如何挑选MR中因果估计方法以及如何在生物学上解释MR结果等。此外,文章提出了包括宏基因组数据MR分析、甲基化数据MR分析等未来研究的方向。总之,MR方法作为一种强大的工具,有助于探索因果关系、选择治疗干预靶点,进行长期基于人群的干预研究。尽管MR不能完全替代随机对照试验,但其在生物医学研究和临床实践中具有广泛的应用前景,有助于更深入地理解健康和疾病之间的复杂关系。

关 键 词：孟德尔随机化分析  常见设计  挑战  

分 类 号：R394]