就是通过漏斗图一看都是所有的工具变量都是呈漏斗分布的 ， 就说明没有偏向 ， 这个时候我们认为定向多效性都被冲掉了 ， 不影响 。
好 ， 解释了上面的一些术语之后 ， 我们实操一波 。
实操最基本的例子：BMI on CHD的例子 ， 我想看一下BMI作为暴露 ， CHD作为结局的mr ， 代码就4条：
bmi_exp_dat <- extract_instruments(outcomes = 'ieu-a-2')chd_out_dat <- extract_outcome_data(snps = bmi_exp_dat$SNP, outcomes = 'ieu-a-7')dat <- harmonise_data(bmi_exp_dat, chd_out_dat)res <- mr(dat)结果如下 ， 下图中有不同方法出来的我们关心的小b：
文章插图
这个就算做完了 ， 就这么简单快速 。
接下来就是敏感性分析 ， 首先是各个工具变量的异质性检验：
mr_heterogeneity(dat)运行代码后可以得到Cochran’s
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