Bayesian variable selection with a pleiotropic loss function in Mendelian randomization
Notice bibliographique
Résumé
Mendelian randomization is the use of genetic variants as instruments to assess the existence of a causal relationship between a risk factor and an outcome. A Mendelian randomization analysis requires a set of genetic variants that are strongly associated with the risk factor and only associated with the outcome through their effect on the risk factor. We describe a novel variable selection algorithm for Mendelian randomization that can identify sets of genetic variants which are suitable in both these respects. Our algorithm is applicable in the context of two-sample summary-data Mendelian randomization and employs a recently proposed theoretical extension of the traditional Bayesian statistics framework, including a loss function to penalize genetic variants that exhibit pleiotropic effects. The algorithm offers robust inference through the use of model averaging, as we illustrate by running it on a range of simulation scenarios and comparing it against established pleiotropy-robust Mendelian randomization methods. In a real-data application, we study the effect of systolic and diastolic blood pressure on the risk of suffering from coronary heart disease (CHD). Based on a recent large-scale GWAS for blood pressure, we use 395 genetic variants for systolic and 391 variants for diastolic blood pressure. Both traits are shown to have significant risk-increasing effects on CHD risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».