MRGN：可校正高维混杂的基因组三元组因果推断方法
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MRGN：可校正高维混杂的基因组三元组因果推断方法
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AI 综述
作者团队提出 MRGN（Mendelian randomization for genomic networks），一种基于回归、在孟德尔随机化原则下从个体水平数据推断基因组三元组因果模型并同时校正大量混杂变量的方法。作者称，MRGN 超出经典中介模型范围，可区分多种因果关系；它以给定遗传变异和混杂变量后的条件独立性检验为优先，因此即使两个表型的边际关联较弱也能检出因果关系。 作者称，大量模拟显示 MRGN 在推断准确性、稳健性和计算效率上优于现有方法；研究还将 MRGN 应用于 Genotype-Tissue Expression Consortium 数据，考察遗传变异如何调控基因的顺式和反式表达。
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最新进展11月5日 23:50
MRGN：面向基因组三元组、可处理高维混杂的因果网络推断方法报道时间线
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11月5日
- Briefings in BioinformaticsMRGN：面向基因组三元组、可处理高维混杂的因果网络推断方法
作者提出 MRGN（Mendelian randomization for genomic networks），一种基于回归、在孟德尔随机化原则下从个体水平数据推断基因组三元组因果模型并同时校正大量混杂变量的方法。MRGN 超出经典中介模型的范围，可区分多种因果关系；它以给定遗传变异和混杂变量后的条件独立性检验为优先，因此即使两个表型的边际关联较弱也能检出因果关系。大量模拟显示，MRGN 在推断准确性、稳健性和计算效率上优于现有方法。
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