Constrained Instruments and their Application to Mendelian Randomization with Pleiotropy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Mendelian randomization (MR), genetic variants are used to construct instrumental variables, which enable inference about the causal relationship between a phenotype of interest and a response or disease outcome. However, standard MR inference requires several assumptions, including the assumption that the genetic variants only influence the response through the phenotype of interest. Pleiotropy occurs when a genetic variant has an effect on more than one phenotype; therefore, a pleiotropic genetic variant may be an invalid instrumental variable. Hence, a naive method for constructing instrumental variables may lead to biased estimation of the causality between the phenotype and the response. Here, we present a set of intuitive methods (Constrained Instrumental Variable methods [ CIV ]) to construct valid instrumental variables and perform adjusted causal effect estimation when pleiotropy exists, focusing particularly on the situation where pleiotropic phenotypes have been measured. Our approach includes an automatic and valid selection of genetic variants when building the instrumental variables. We also provide details of the features of many existing methods, together with a comparison of their performance in a large series of simulations. CIV methods performed consistently better than many comparators across four different pleiotropic violations of the MR assumptions. We analyzed data from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Mueller et al. (2005) to disentangle causal relationships of several biomarkers with AD progression. The results showed that CIV methods can provide causal effect estimates, as well as selection of valid instruments while accounting for pleiotropy.
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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 | 0,047 | 0,155 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».