有人说，孟德尔随机化原理好难理解…
其实，孟德尔，你可以理解为找替身！
孟德尔分析：就是找替身
孟德尔随机化是流行病学研究中病因推断的一种方法，基本原理是利用自然界中的随机分配基因型对表型的影响，来推断暴露因素对疾病结局的影响。
简单说，孟德尔方法就是引入第三者，寻找替身。这个替身有一个学术名，叫遗传工具变量，它自带 3 大优势，这是其他分析方法比不了的：
1️⃣基因遗传具有独立随机性，排除了混杂因素。
2️⃣基因型的分布先出现，早于后天环境因素的暴露，且它不受后天影响，排除了反向因果。
3️⃣人群中普遍存在且随机遗传，类似随机对照研究。
但是，遗传工具变量可不是随意选择，它需要满足 3 大假设：
1️⃣关联性假设：它至少与一个暴露因素相关。
2️⃣独立性假设：它不受混杂因素影响。
3️⃣排他性假设：它只能通过一或多个暴露因素来影响解决，不能通过其他途径！
举个例子：你发现一个临床现象「二型糖尿病患者与肥胖较高概率共同发生」，你就好奇了，这是否说明肥胖是二型糖尿病的病因/危险因素？
空口无凭，我们搞科研的，讲究用数据说话！
坐下来分析，你会发现存在 2 个干扰问题：
1️⃣ 是否存在混杂因素：肥胖也可能通过影响其他如高血压、胰岛素抵抗或者代谢紊乱进而影响糖尿病的发病。
2️⃣ 是否存在反向因果：如果是二型糖尿病诱发肥胖现象，同样可以观察到肥胖与糖尿病的伴发现象。
这时候，你就要引入第三者——遗传工具变量，它要与肥胖相关，而且还必须满足独立性假设、排他性假设，也就是说，你要把其他通路通通都搞死。
这就是孟德尔随机化，要第三者来介入，找到这个替身，你就赢了。
听起来是不是很简单，其实孟德尔做起来也不麻烦~
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