近乎精确孟德尔随机化

孟德尔随机化(Mendelian randomization, MR)是一种基于基因从父母向子代随机传递的自然实验设计。然而,这一推断基础通常只是隐含的,或仅被用作非正式的理由。随着亲子数据变得越来越普及,我们倡导一种不同于常规MR的方法,该方法正是基于这种自然随机化,从而将MR与随机对照试验之间的类比形式化。我们首先为MR建立一个因果图模型,该模型表征了若干生物学过程和现象,包括群体结构、配子形成、受精、遗传连锁以及多效性。随后利用该因果图检测基于群体的MR研究中的偏倚,并识别出足以纠正这些偏倚的混杂因素调整集。接着,我们提出一种在家族内MR设计中利用减数分裂和受精中外源随机性的随机化检验,该随机性在遗传学中被广泛研究。除透明性和概念上的吸引力外,我们的方法还具有若干实际优势,包括对表型模型设定错误的稳健性、对弱工具的稳健性,以及消除由群体结构、选型交配、王朝效应和水平多效性引起的偏倚。最后,我们对雅芳父母与儿童纵向研究(Avon Longitudinal Study of Parents and Children)中的一对阴性对照和阳性对照进行了分析。配套的R包可在 https://github.com/matt-tudball/almostexactmr 获取。