IVW analizleri, bel ve kalça ağrısının yürüyüş anormallikleriyle ilişkili olabileceğini, ancak diz ağrısı ve ters ilişkilerin kesin olarak kaldığını göstermektedir.
Araştırma makalesi
* These authors contributed equally
IVW analizleri, bel ve kalça ağrısının yürüyüş anormallikleriyle ilişkili olabileceğini, ancak diz ağrısı ve ters ilişkilerin kesin olarak kaldığını göstermektedir.
Yürüyüş anormallikleri, alt uzuv biyomekaniğinin değişmesi ve kas-iskelet sistemi bozukluklarında fonksiyonel bozuklukla ilişkilidir. Gözlemsel çalışmalarda bel ağrısı, kalça ağrısı ve diz ağrısı yürüyüş bozukluğuyla ilişkilendirilmiş olsa da, nedensel ilişkileri net değildir. Site-spesifik ağrı ile yürüyüş anormallikleri arasındaki potansiyel nedensel ilişkileri değerlendirmek için çift yönlü Mendel randomizasyon (MR) çalışması yaptık. Büyük ölçekli genom çapında ilişki çalışmalarından elde edilen bağımsız tek nükleotid polimorfizmleri, bel ağrısı, kalça ağrısı ve diz ağrısı için genetik araç olarak kullanıldı. Yürüyüş anormallikleri, kaynak GWAS'ta kendi kendine bildirilen yürüme zorluğu olarak tanımlanmış, ileri MR analizlerinde sonuç olarak ve ters MR analizlerinde maruziyet olarak kullanılmıştır. Ters varyans ağırlıklı (IVW) yöntemi birincil analiz olup, heterojenlik, yatay pleiotropi ve dayanıklılık hassasiyet analizleriyle desteklenmiştir. İleri analizlerde, genetik olarak tahmin edilen bel ağrısı (OR = 1,53, %95 GA = 1,058–2,219, P = 0,024) ve kalça ağrısı (OR = 1,55, %95 GA = 1,067–2,252, P = 0,021) IVW analizlerinde yürüyüş anormallikleri riskinin artmasıyla ilişkilendirilmiştir. Ancak, dört ek MR yöntemi istatistiksel olarak anlamlı değildi, ancak tahminler genel olarak yön açısından tutarlıydı. Genetik olarak tahmin edilen diz ağrısında anlamlı bir ilişki bulunmadı (OR = 2.15, %95 GA = 0.234–19.789, P = 0.498), geniş güven aralığında önemli belirsizlik de bulundu. Ters MR analizleri, yürüş anormalliklerine genetik sorumluluğun bel, kalça veya diz ağrısı riskini artırdığına dair hiçbir kanıt bulmadı, ancak sadece dört yürüyüş anormalliği SNP'si mevcuttu. Belirgin bir heterojenlik veya yatay pleiotropi tespit edilmedi. Genel olarak, bu çalışma düşük bel ağrısı ve kalça ağrısı yürüyüş anormallikleriyle ilişkili olabileceğine dair sınırlı IVW tabanlı genetik kanıtlar sunmaktadır. Bulgular dikkatli yorumlanmalı ve daha büyük GWAS veri setleri kullanılarak ve rafine fenotiplerle doğrulanmalıdır.
Yürüyüş anormallikleri motor veya duyusal bozukluklardan kaynaklanabilir ve klinik özellikleri, altta yatan patolojinin konumuna ve doğasına bağlıdır. Belirli anormal yürüyüş kalıpları, belirli hastalıklar için önemli tanısal ipuçları sağlayabilir. Özellikle, kas-iskelet sistemi bozukluklarında, yürüyüş anormallikleri genellikle belirgin biyomekanik özelliklerle ortaya çıkar ve ağrı, eklem işlev bozukluğu ve hareket kabiliyetinin azalmasıyla yakından ilişkilidir 1,2,3. Çalışmalar, uzun vadeli yürüyüş anormalliklerinin osteoartritli hastaların durumunukötüleştirebileceğini göstermiştir 4. Ayrıca, kalıcı anormal yürüyüş lokomotor eklemlerin kararsızlığını artırabilir ve eklem yükünü değiştirebilir; Anormal mekanikler altında tekrarlayan eklem aktiviteleri eklem yaralanmasını daha da kötüleştirebilir, böylece ağrıya yol açabilir, kademeli kas atrofisi oluşabilir ve kas gücü kaybının daha belirgin olmasına yol açabilir. Bu faktörler, kas-iskelet sistemi bozukluğu olan hastalarda ağrının ve fonksiyonel bozuklukların ilerleyici olarak kötüleşmesine katkıda bulunan bir kısır döngüoluşturabilir 5. Bu nedenle, siteye özgü kas-iskelet ağrısı ile yürüyüş anormallikleri arasındaki ilişkilerin yönünü ve potansiyel nedenselliğini netleştirmek, gözlemsel ağrı–yürüyüş ilişkilerini yorumlamaya ve yürüş bozukluğu ile rehabilitasyon üzerine gelecekteki araştırmaları bilgilendirmeye yardımcı olabilir.
Ancak, bel ağrısı, kalça ağrısı ve diz ağrısı gibi yere özgü ağrıyı yürüyüş performansının bozulmasıyla ilişkilendiren gözlemsel kanıtlar birikmesine rağmen, geleneksel gözlemsel çalışmalar karıştırma, ölçüm hatası ve ters nedenselliğe karşı savunmasızdır; bu da bu ilişkilerin yönünü ve nedenselliğini belirlemeyi zorlaştırır. Ayrıca, ağrı ile yürüyüş arasındaki ilişki, merkezi sinir sisteminin adaptasyonunu ve periferiden alınan nosiseptif bilginin modülasyonunu içerebilir; bu da gözlemlenen ağrı-yürüyüş ilişkilerinin yorumlanmasını daha da karmaşıklaştırır. Mendel randomizasyonu (MR), gözlemsel çalışmaların temel sınırlamalarını aşmak için tasarlanmış epidemiyolojik bir yaklaşımdır ve nedensel çıkarım araştırmalarında yaygın olarak uygulanmıştır. MR, maruziyetler ile sonuçlar arasındaki potansiyel nedensel ilişkileri çıkarmak için bağımsız tek nükleotid polimorfizmalarını (SNP) araçsal değişkenlerolarak kullanır 6. Örneğin, bireylerin bel ağrısı geliştirmesi için atamak yerine, MR büyük Genom çapındaki ilişki çalışması (GWAS) veri setlerinde bel ağrısına genetik sorumluluğun yürüyüşle ilgili sonuçlarla ilişkili olup olmadığını inceleyebilir. Genetik varyantlar gebeleşme anında, yani embriyonun oluşumunda rastgele olarak ayrıldığı için, MR yaş, vücut kitle indeksi, fiziksel aktivite ve eşzamanlı kas-iskelet sorunları gibi karıştırıcı faktörlerden kaynaklanan önyargıyı azaltabilir. Bu yaklaşım, iyi destekli GWAS verileri ve geçerli genetik aletler mevcut olduğunda popülasyon düzeyinde nedensel ilişkileri araştırmak için uygundur. Ancak, bu çalışmada kullanılan fenotipler geniş çaplı kendi bildirilen GWAS özellikleriydi ve ağrı şiddetini, semptom süresini, klinisyen tarafından onaylanmış tanıları veya nesnel yürüyüş parametrelerini tam olarak yakalayamayabilir. Genetik varyantların gebeleşme sırasında rastgele tahsisisinden yararlanarak, MR karıştırıcı kaynaklardan kaynaklanan önyargıyı etkili bir şekilde azaltabilir ve nedenselliği tersine çevirebilir ve böylece daha makul nedensel kanıtlar elde edebilir.
Bu çalışmanın amacı, kendi bildirilen bel ağrısı, kalça ağrısı ve diz ağrısı üzerine GWAS özet verilerini ve IEU Open GWAS veritabanındaki yürüyüş anormalliklerine ilişkin GWAS verilerini kullanarak çift yönlü bir MR analizi yapmaktır. Bu çalışmada, ağrı fenotipleri geniş ve geniş bildirilen bölgeye özgü ağrı özelliklerini temsil ederken, yürüyüş anormallikleri klinisyen tarafından onaylanan teşhisler, laboratuvarda ölçülen yürüyüş parametreleri veya standart fonksiyonel puanlar yerine kendi bildirilen yürüme zorluklarını temsil ediyordu. Bu çift yönlü tasarım, GWAS özet istatistikleri kullanarak siteye özgü kas-iskelet ağrısı ile yürüyüş anormallikleri arasındaki potansiyel nedensel ilişkilerin yönünü değerlendirmeyiamaçlamıştır 7.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Bu çalışma, IEU OpenGWAS veritabanı ve GWAS Kataloğundan alınan halka açık genom çapında ilişki çalışması (GWAS) özet düzeyindeki verileri kullandı. Bireysel düzeyde katılımcı verilerine erişilmedi ve yeni insan katılımcılar alınmadı. Orijinal katkı sağlayan GWAS çalışmalarında etik onay ve yazılı bilgilendirilmiş onay alınmıştı. Bu nedenle, kamuya açık özet istatistiklerin mevcut ikincil analizi için ek kurumsal inceleme kurulu onayı gerekmemiştir.
Çalışma prensibi ve tasarımı
MR çalışmasının temel adımları arasında GWAS özet verilerinin elde edilmesi, SNP'lerin taraması ve değerlendirilmesi, istatistiksel analiz yapılması ve kalite kontrol ölçümlerinin uygulanması yer alır. Şekil 1'de gösterildiği gibi, MR analizinin doğruluğu üç önemli varsayımın gerçekleşmesine dayanır: (1) alaka varsayımı: IV'lerin maruziyet fenotipleriyle, yani bel ağrısı, kalça ağrısı ve dizağrısı ile ilgili olması gerekir 8; (2) bağımsızlık varsayımı: IV'ler, "maruziyet-sonuç"u etkileyen karıştırıcı faktörlerle ilgisizdir; (3) Dışlama varsayımı: IV'ler sonucu yalnızca maruziyet yoluyla etkiler, diğer yollarla değil. Her analizde maruz kalma faktörleri ve sonuç değişkenleri birbirine aktarılacak ve böylece ikisi arasında ters nedensellik olup olmadığı belirlenecektir.
Tekrarlanabilirliği artırmak için, yerel GWAS özet-istatistiksel ithalat, SNP çıkarımı, LD topaklanması, sonuç SNP çıkarımı, allel uyumlaştırması, MR analizi, duyarlılık analizi, tanısal grafikleme ve çıktı kaydı için kullanılan tam hesaplama iş akışı Ek Kod 1 olarak sağlanmaktadır. Ana metin, temel protokol adımlarını tanımlarken, Ek Dosya 1 ise ilgili komut seviyesi ve fonksiyon düzeyindeki R uygulamasını sağlar.
Veri kaynakları
Bel ağrısı, kalça ağrısı ve diz ağrısı ile ilgili veriler IEU openGWAS veritabanından elde edilmektedir ve web sitesi şu şekildedir: https://gwas.mrcieu.ac.uk/. Bu koşulları tanımlamak için kullanılan özel sorular Ek Dosya 2'de bulunabilir. Bel ağrısı, kalça ağrısı ve diz ağrısı, orijinal GWAS veri setlerinde kendi bildirdiği yere özgü ağrı maddelerine göre tanımlanmıştır. Bel ağrısı veri seti GWAS ID numarası: ebi-a-GCST90018797, örneklem büyüklüğü 468269 olup, 22.413 bel ağrısı hastası ve popülasyonda 445.856 kontrol ünitesi yer alır; toplamda SNP sayısı 24174741. Kalça ağrısı veri seti GWAS ID numarası: ebi-a-GCST90013968, örneklem büyüklüğü 407746 ve toplam SNP sayısı 11039206. Diz ağrısı veri seti GWAS ID numarası: ukb-b-16254'tür; örneklem büyüklüğü 461857 olup, diz ağrısı olan 98704 hastayı ve 363153 kontrol popülasyonunu içeriyor; toplam SNP sayısı 9851867. Yürüyüş anormallikleri için GWAS verileri ayrıca IEU openGWAS veritabanından elde edilmiştir, Yürüyüş anormallikleri veri seti GWAS ID numarası: finn-b-R18 _ABNORMALITI_GAIT_MOBIL, örneklem büyüklüğü 210717 olup, 1348 yürüyüş anormalliği vakası ve 209369 kontrol popülasyonu dahil olmak üzere toplam 1638044 SNP lokusu tespit edilmiştir. Detaylar Tablo 1'de gösterilmiştir.
Tekrarlanabilir veri elde etmek için, araştırmacılar yukarıda listelenen her GWAS ID'sini IEU OpenGWAS veritabanında aramalı, mevcut durumda ilgili GWAS özet-istatistiksel dosyasını indirmeli ve dosyayı yerel metin veya virgülle ayrılmış dosya olarak kaydetmeden önce R'ye aktarmalıdır. Bu çalışmada kullanılan hesaplama iş akışında, yerel GWAS özet-istatistik dosyaları kaynak dosya formatına bağlı olarak read.table() veya read.csv() kullanılarak R'ye aktarıldı. Yerel dosya tabanlı iş akışı, aynı indirilen GWAS özet-istatistiği dosyalarının sabit sütun eşlemeleri ve aynı analiz komutları kullanılarak tekrar tekrar işlenebilmesini sağlamak için benimsendi. Yerel dosyaların içe aktarılması ve işlenmesi için tam R komutları Ek Dosya 1'de sağlanmıştır.
SNP'lerin taraması ve girişi
Her maruziyet fenotipiyle anlamlı ilişkili SNP'ler, genom genelinde P <5 × 10⁻8 genom genelinde anlamlılık eşiği kullanılarak GWAS özet veri setlerinden çıkarıldı. Bu eşik seviyesinde üç bağımsız SNP'den azı varsa, eşik pH pH < 5 × 10⁻6'ya gevşedilerek MR analizi için yeterli genetik alet elde edilirdi. Bağlantı dengesizliği, 10.000 kb pencere içinde r2 < 0.001 kullanılarak enstrümantal değişkenlerin bağımsızlığını sağlamak için değerlendirildi.
Script düzeyinde, maruziyet GWAS özet istatistikleri önce R'ye aktarılır ve önceden belirlenmiş P-değer eşiğine göre filtrelenir. Seçilen poz SNP'leri daha sonra bir pozlama dosyası olarak kaydedilip TwoSampleMR paketinin gereksinimlerine göre biçimlendirildi. Gerekli sütun eşlemeleri arasında SNP tanımlayıcı, etki tahmini, standart hata, etki alel, diğer allel ve P değeri yer alıyordu. Tekrarlanabilir R iş akışında, maruz kalma verileri read_exposure_data() kullanılarak içe aktarıldı ve LD topaklanması clump = TRUE olarak ayarlanarak gerçekleştirildi. Karşılık gelen R komut yapısı şuydu: read_exposure_data(dosya adı = "exposure.csv", sep = ",", snp_col = "rsids", beta_col = "beta", se_col = "sebeta", effect_allele_col = "alt", other_allele_col = "ref", pval_col = "pval", clump = TRUE). Sütun isimleri, gerçek indirilen GWAS dosyalarına göre uyarlanıyordu.
Alet gücü F istatistiği kullanılarak değerlendirildi:
F = [(N − k − 1)/k] × [R2/(1 − R2)],
burada N örneklem büyüklüğünü, k araçsal değişken sayısını ve R2 SNP'ler tarafından açıklanan poz varyansı oranını temsil eder. R2 şu şekilde hesaplandı
Σ[2 × MAF × (1 − MAF) × β2/(SE2 × N)],
burada MAF minör allel frekansı, β alel etkisi tahmini ve SE standart hatadır.
F istatistikleri 10 > olan SNP'ler tutuldu. Potansiyel karıştırıcı faktörlerle ilişkili SNP'ler, doğuştan anatomik anormallikler ve vücut kitle indeksi dahil olmak üzere, PhenoScanner V2 kullanılarak tespit edilip çıkarıldı.
Sonuç SNP'leri, kümelenmiş maruziyet SNP'leri, SNP tanımlayıcısına göre ilgili yerel sonuç GWAS özet-istatistik dosyası ile birleştirilerek çıkarıldı. Sonuç GWAS −log10(P) olarak bildirildiyse, P değeri P = 10^(−LP) kullanılarak dönüştürülmüştür. Çıkarılan sonuç SNP'leri read_outcome_data() kullanılarak ithal edildi. Maruz kalma ve sonuç veri setleri, harmonise_data() kullanılarak uyumlandırılarak etki allellerini hizalamış ve MR analizine uygun olmayan SNP'leri kaldırmıştır. Belirsiz allel yönelimine sahip palindromik SNP'ler hariç tutuldu ve mr_keep = TRUE olan SNP'ler sonraki MRanalizleri için korundu 11. Sonuç SNP çıkarımı, P-değer dönüşümü ve uyumlaştırma için ayrıntılı beti, Ek Dosya 1'de sunulmaktadır.
İstatistiksel analiz
Bu çalışmada maruziyet ve sonuç değişkenleri arasındaki nedensel etkiler beş yöntemle tahmin edilmiştir: IVW yöntemi, MR-Egger regresyon yöntemi, ağırlıklı medyan yöntemi, ağırlıklı mod yöntemi ve basit modyöntemi 12. IVW yöntemi, MR analizi için standart yöntem olarak kabul edilir; bu yöntem tüm araçsal değişkenlerin geçerli olduğunu varsayar ve Wald oran tahminlerinin birleştirilmesi ilkesine dayanır; heterojenlik varsa rastgele etkiler modeli, heterojenlik yoksa sabit etki modeli kullanılır. MR-Egger regresyon yöntemi, potansiyel çoklu kollineerliği tespit eder ve regresyon13'te bir kesişim teriminin varlığını dikkate alır. Ağırlıklı medyan yöntem, enstrümantal değişkenlerin %50'sinden fazlasının geçerli SNP olmasını gerektirir. Ağırlıklı mod yöntemi, diğer yöntemlere göre daha küçük örneklem boyutları gerektirir ve daha az önyargı ile daha düşük tip I hata oranlarını sağlar. Basit mod yöntemi, benzer etkilere sahip SNP'lerin, tahmin edilen nedensel etkilerin benzer olup olmadığına göre gruplanmasınaolanak tanır 14.
Fonksiyon düzeyinde, MR analizleri TwoSampleMR paketindeki mr() fonksiyonu kullanılarak gerçekleştirildi. Analizde kullanılan yöntem listesi c("mr_ivw", "mr_egger_regression", "mr_weighted_median", "mr_simple_mode", "mr_weighted_mode" şeklinde belirtildi. Oran oranları ve %95 güven aralıkları generate_odds_ratios() kullanılarak oluşturuldu. Tam R uygulaması, tam yöntem listesi ve çıktı kaydetme komutları dahil olmak üzere, Ek Dosya 1'de sağlanmıştır.
Kalite kontrolü ve hassasiyet analizi
MR sonuçlarının kararlılığını ve güvenilirliğini test etmek için önce SNP'lerin heterojenliğini değerlendirmek için Cochran Q testi kullanıldı; eğer Cochran Q testi istatistiksel olarak anlamlıysa, analiz edilen sonuçlarda anlamlı bir heterojenlik olduğunugösterdi 15. İkinci olarak, MR-Egger kesici testi potansiyel yatay pleiotropiyi değerlendirmek için kullanıldı. İstatistiksel olarak anlamlı bir MR-Egger kesimcisi, MR analizinde yönsel yatay pleiotropi varlığını gösterir. Üçüncü olarak, sonuçlarda aykırı SNP'lerin varlığını aramak için Mendel randomizasyon pleiotropi kalıntı toplamı ve dışlayıcı (MR-PRESSO) uygulandı ve varsa, bunlar eliminedilip yeniden analizedildi 16. Dördüncüsü, "bire dışarı bırak" yöntemi sonuçların sağlamlığını test etmek için uygulandı ve kalan SNP'lerin birleşik etkisi, SNP'lerin tek tek hariç tutularak bireysel SNP'lerin maruz kalma ve sonuç değişkenleri arasındaki ilişki üzerindeki etkisideğerlendirildi 17.
Fonksiyon düzeyinde, heterojenlik mr_heterogeneity() kullanılarak değerlendirildi, yönsel pleiotropi mr_pleiotropy_test() ile değerlendirildi, tek bir snekl etkileri mr_singlesnp() ile değerlendirildi ve mr_leaveoneout() ile bir dışarı bırakılma analizi yapıldı. Tanısal grafikler mr_scatter_plot(), mr_funnel_plot() ve mr_leaveoneout_plot() kullanılarak oluşturuldu. MR-PRESSO, mevcut enstrümantal değişken sayısı yeterli olduğunda gerçekleştirilirdi; eğer MR-PRESSO, yeterli sayıda SNP olmadığı için gerçekleştirilemiyorsa, bu kaydedilip rapor edildi. MR analizi ve kalite kontrol prosedürleri, R sürüm 4.3.2 ve TwoSampleMR paket sürüm 0.5.8 kullanılarak gerçekleştirildi ve anlamlılık seviyesi α = 0.05 olarak belirlendi. Tüm komutlar Ek Dosya 1'de sağlanmıştır.
Çıktı tasarrufu, kalite kontrolü ve raporlama
Tüm ara ve nihai çıktılar tekrarlanabilirlik için saklandı. Bunlar arasında seçilmiş maruz kalma SNP'leri, kümelenmiş poz cihazları, çıkarılan sonuç SNP'leri, uyumlu veri setleri, saklanan SNP listeleri, MR tahminleri, oran oranları, heterojenlik sonuçları, MR-Egger yakalama sonuçları, MR-PRESSO sonuçları, tek SNP sonuçları, bir çıkarma sonuçları, tanı grafikleri ve R oturum bilgileri yer alıyordu. Raporlamadan önce, tutulan SNP'ler genom genomuda anlamlılık, LD bağımsızlığı, allel uyumlaşma durumu, belirsiz palindromik varyantlar, alet gücü, heterojenlik, yönsel yatay pleiotropi ve istisna SNP'ler açısından kontrol edildi. Birincil MR sonuçları, %95 güven aralıkları ve P değerleri olan olasılık oranları olarak bildirildi. Duyarlılık analizi sonuçları ve tanısal grafikler ek tablolar ve şekillerde bildirildi. Çıktı kaydetme ve dosya kontrolü komutları Ek Dosya 1'de sağlanmıştır.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Bu çalışmada bel ağrısı, kalça ağrısı ve diz ağrısı dahil olmak üzere üç yere özgü kas-iskelet ağrısı fenotipi ve bir yürüyüş anormalliği fenotipi için GWAS verileri analiz edildi. Her maruziyet faktörü için IV'ler hakkında ayrıntılı bilgiler Ek Dosya 3'te bulunabilir.
Yürüyüş anormalliklerinde siteye özgü kas-iskelet ağrısının MR analizi
Bu çalışmada, bağlantı dengesizliği ve palindromik yapısına s...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Yürüyüş anormallikleri, alt uzuv eklemlerinin yüklenmesini ve hareket stratejilerini değiştirebilir, 821+_osteoarthritic süreçlerini hızlandırabilir ve yaşam kalitesini belirgin şekilde olumsuz etkileyen fonksiyonel kısıtlamalara katkıda bulunabilir. Bu klinik önem, yürüyüş bozukluğu ile kas-iskelet ağrısı arasındaki etkileşime giderek daha fazla dikkat çekmiştir. Gözlemsel çalışmalar, yere özgü kas-iskelet ağrısının yürüyüş bozukluğuyla ilişkili olabileceğini göstermektedir; Örneğin, 65...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Yazarlar, rekabet eden çıkarları olmadığını belirtirler. Yazarlar, bu makalede bildirilen çalışmayı etkileyebilecek bilinen hiçbir rekabet eden finansal çıkarları veya kişisel ilişkileri olmadığını belirtmektedir.
Yazarlar, çalışmanın tüm katılımcılarını teşekkür etmek ister. Bu çalışma, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (82274642, 82474631, 82205246), Pekin Hastane Yönetim Merkezi "zirve" yetenek eğitim planı ekibi (DFL20241001) ve Pekin Belediye Üniversiteleri için Temel Araştırma Fonları (XJJS202555) tarafından finanse edilmiştir.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| IEU OpenGWAS veritabanı | MRC Bütünleşik Epidemiyoloji Birimi, Bristol Üniversitesi | Yok | Maruz kalma ve sonuç fenotipleri için GWAS özet istatistiklerinin kaynağı. |
| MR-PRESSO R paketi | Marie Verbanck / R paketi | Yok | Yatay pleiotropinin outlier tespiti ve değerlendirmesi için kullanılır. |
| PhenoScanner V2 | Cambridge Üniversitesi | V2 | Potansiyel karıştırıcılarla ilişkili SNP'leri tanımlamak için kullanılan web kaynağı. |
| R | R İstatistiksel Hesaplama Vakfı | Versiyon 4.3.2 | MR analizi ve kalite kontrolü için kullanılan istatistiksel hesaplama ortamı. |
| TwoSampleMR R paketi | MRC Bütünleşik Epidemiyoloji Birimi, Bristol Üniversitesi | Sürüm 0.5.8 | IVW, MR-Egger, ağırlıklı median, ağırlıklı mod ve basit mod MR analizleri için kullanılır. |
Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste
İzin iste