开展两样本孟德尔随机化因果推断

Perform Two-Sample Mendelian Randomization · 🔴专家 · 所属分类：临床研究与公共卫生

观察性关联总被评审一句「这是混杂还是反向因果」顶回来，要求你补孟德尔随机化的因果证据；可TwoSampleMR/MR-PRESSO这套工具链坑不少——SNP没clump、回文位点没对齐、弱工具没剔、Egger截距没看，结论一翻就翻。它帮你用公开GWAS汇总统计，把两样本MR从工具变量选取、多估计量到多效性质控，整套跑成一份可复现的分析与报告。

适合谁

临床与流行病学研究者、遗传流行病学方向研究生，以及需要补因果证据的科研人员。

给它什么 · 得到什么

• 你提供：暴露与结局的GWAS汇总统计——本地文件（rsID、效应/其他等位、beta或OR、SE、EAF、P、样本量）或OpenGWAS trait ID；再加研究问题（暴露→结局方向），显著性/clump阈值、自带SNP清单或LD参考面板可选。
• 你得到：一套可复现两样本MR工作流——工具变量清单（含F统计量、R²）、主结果表（IVW/Egger/加权中位数/众数）、敏感性分析（Egger截距、Cochran's Q、留一法、MR-PRESSO、Steiger）、森林图/散点图/漏斗图，以及分级结论草稿。

怎么用

示例提问例如「用OpenGWAS里的BMI（ieu-a-2）和2型糖尿病汇总数据做两样本MR，判断BMI是否因果影响T2D，并做多效性和留一法检验」。触发后它会按阈值筛选并clump工具变量、算F剔弱工具、harmonize对齐两套GWAS，跑以IVW为主的多估计量，再做Egger截距、Q、留一法、MR-PRESSO和Steiger，最后出图并起草分级结论。

提个醒

因果估计由R包实算，红线是必须同时汇报三大IV假设满足情况和至少一项多效性检验，不能只凭IVW显著就下因果结论；结论要敢分「因果/无因果/证据不足」，严禁为凑显著而事后调阈值或挑SNP。