发表3天被撤稿！想靠AI写孟德尔随机化？用对工具，1天写完！吊打GPT4！

⽤于研究⼀种暴露是否对某种健康结果（疾病）产⽣影响。

利⽤两个独⽴的样本集合，⼀个⽤于⼯具变量与暴露之间的关系估计，另⼀个⽤于⼯具变量与结果变量之间的关系推断。

两样本孟德尔随机化的优势在于更准确地评估⼯具变量与结果变量之间的因果效应，能够避免样本重叠和混淆因素等问题。

⽤于研究⼀种暴露是否对某种健康结果（疾病）产⽣影响。

单样本MR通常使⽤总结数据（例如GWAS结果）作为输⼊，可以更⾼效地进⾏因果估计。

由于使⽤相同样本进⾏测量和分析，单样本MR通常可以更⾼效地进⾏因果估计，并且能够控制样本之间的共线性。

⽤于研究多种暴露是否对某种健康结果（疾病）产⽣影响。

多变量MR⽅法通常使⽤回归模型进⾏分析，其中⽬标因果关系是被解释变量，⼯具变量和其他预测变量是解释变量。通过回归分析，我们可以估计每个预测变量对⽬标因果关系的影响效应，并评估其统计显著性。

⽤于研究⼀种暴露是否对某种健康结果（疾病）产⽣影响。

单变量MR通常使⽤统计模型（例如仪器变量回归）来估计暴露因⼦与结果变量之间的因果效应。它也可以使⽤加权⽅法来解决遗传变异的层次结构和异质性问题。

也被称为two-way MR。

既分析基因对健康结果（疾病）的影响，同时分析疾病对基因的影响。

通过⽐较这两个⽅向得到的健康结果（疾病），可以更准确地评估基因与疾病之间的因果关系，并降低混淆因素的影响（确保反向因果不存在）。

通过双向孟德尔随机化确认因果关系是否是单向的，如果是单向的，那么这个因果关系成⽴。

使⽤总结性遗传数据进⾏因果推断的⽅法。

利⽤了基因组关联研究（GWAS）的总结统计数据，⽽不是个体级别的遗传数据。