孟德尔随机化结果解读

原发性胆管炎（ebi-a-GCST90061440）：

留一图：

每次从数据集中剔除一个 SNP，然后使用剩余的 SNP 子集进行 MR 分析，从而得到一个没有该 SNP 的效应估计值。这个过程对于数据集中的每一个 SNP 都会执行一次。最后，我们可以比较留一法后的效应估计值与完整数据集的效应估计值，从而评估每个SNP对整体MR效应的贡献和稳定性。理想的结果是剔除后变化不大。

五种MR结果表：

MR method	β	SE	OR（95CI）	P值
MR Egger	0.07813774	0.04194888	1.081271583(1.036852~1.12759452)	0.070460327
Weighted median	0.05274289	0.02420465	1.054158576(1.028949~1.079985419)	0.019149958
Inverse variance weighted	0.03733770	0.01590096	1.038043509(1.021668~1.054681325)	0.018867344
Simple mode	0.06715295	0.04498053	1.069459039(1.02242~1.11866217)	0.168177905
Weighted mode	0.06932388	0.02591626	1.071783282(1.044364~1.099922959)	0.009749848

逆方差加权法（inverse-variance weighted,IVW）、加权中位数法(weighted median,WME)和加权众数法（weighted mode,WM）方法表明，原发性胆管炎的SNP与胃癌关系显著。其中，IVW方法是主要的分析方法。
β：这是 SNP 与暴露或结局之间关系的估计效应值，代表着两者之间的关联强度和方向。
SE：效应量估计的标准误，标准误是计算置信区间和 p 值的关键变量。
OR：当暴露变量增加时，结局变量增加的比例比。
P值：统计显著性的 p 值。p 值用于评估 SNP 与暴露或结局之间关系的统计显著性。p 值越小，关系越可能是真实存在的。

散点图：

每个点代表一个 SNP。横坐标通常表示 SNP 的效应量，纵坐标表示暴露因子的效应量。如果暴露因子与结局变量之间存在因果关系，我们期望看到 SNP 的效应量与暴露因子的效应量之间存在线性关系。

森林图：

目的是看总效应

心血管疾病（ebi-a-GCST90029019）:

留一图

五种MR结果表：

MR method	β	SE	OR（95%CI）	P值
MR Egger	-0.5243095	0.5350968	0.591964(0.346662~1.010846)	3.282817e-01
Weighted median	-0.9679407	0.2843917	0.3798645(0.285837~0.504822)	6.651678e-04
Inverse variance weighted	-0.7819628	0.1807806	0.4575071(0.381844~0.548163)	1.522012e-05
Simple mode	-0.7292129	0.6800196	0.4822884(0.244331~0.951997)	2.847804e-01
Weighted mode	-1.0052914	0.4223337	0.365938(0.239878~0.558245)	1.817901e-02