查看更多>>摘要:目的 探究无工具变量可用或需评估弱工具变量偏倚对结果的影响时,为选择合适的两样本孟德尔随机化(two-sample Mendelian randomization,TwoSampleMR)方法提供建议.方法 分别在无多效性、均衡多效性、正向多效性模拟情形下,变换工具变量强度考察弱工具变量对修正权重的逆方差加权模型(inverse variance weighting with modified weights,MW-IVW)、稳健校正轮廓评分(robust adjusted profile score,RAPS)孟德尔随机化方法和基于混合正态分布的孟德尔随机化模型(MR mixture model,MR-Mix)3种方法的影响.正向多效性和弱工具变量同时存在时,模拟不同个数工具变量对MR-Mix的影响.MR-Mix为主分析方法,其余2方法作为敏感性分析,探究BMI、高密度脂蛋白(high-density lipoprotein,HDL)、低密度脂蛋白(low-density lipoprotein,LDL)、三酰甘油(triglyceride,TG)以t及总胆固醇(total cholesterol,TC)与血清尿酸之间的因果关联.结果 无多效性和均衡多效性情形下,MW-IVW表现最佳,MR-Mix表现最差.正向多效性情况下,MR-Mix表现最好,MW-IVW表现最差.BMI(β=0.280,P=0.003)和TG(β=0.370,P<0.001)是血清尿酸升高的危险因素,HDL(β=-0.250,P=0.002)是血清尿酸的保护因素.结论 在无多效性和均衡多效性情形下,MW-IVW有更好的统计学性能;但当正向多效性存在时,MR-Mix有更好的稳健性.BMI和TG为血清尿酸升高的危险因素.