Dissecting Causal Pathways Using Mendelian Randomization with Summarized Genetic Data: Application to Age at Menarche and Risk of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Mendelian randomization is the use of genetic variants as instrumental variables to estimate causal effects of risk factors on outcomes. The total causal effect of a risk factor is the change in the outcome resulting from intervening on the risk factor. This total causal effect may potentially encompass multiple mediating mechanisms. For a proposed mediator, the direct effect of the risk factor is the change in the outcome resulting from a change in the risk factor, keeping the mediator constant. A difference between the total effect and the direct effect indicates that the causal pathway from the risk factor to the outcome acts at least in part via the mediator (an indirect effect). Here, we show that Mendelian randomization estimates of total and direct effects can be obtained using summarized data on genetic associations with the risk factor, mediator, and outcome, potentially from different data sources. We perform simulations to test the validity of this approach when there is unmeasured confounding and/or bidirectional effects between the risk factor and mediator. We illustrate this method using the relationship between age at menarche and risk of breast cancer, with body mass index (BMI) as a potential mediator. We show an inverse direct causal effect of age at menarche on risk of breast cancer (independent of BMI), and a positive indirect effect via BMI. In conclusion, multivariable Mendelian randomization using summarized genetic data provides a rapid and accessible analytic strategy that can be undertaken using publicly available data to better understand causal mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».