MR与RCT的对比 ①工具变量z与混杂因素u无关联（独立性）； ②工具变量z与暴露因素x有关联（关联性）； ①找工具变量，从其他研究中挑选特定基因作为工具变量，从基因库中挑选需要的和暴露相关的基因变量SNPs。 ②估计工具变量对结局的作用，工具变量对结局的作用也是从所有的研究中估计出来的整体效应，这样可以拒绝单个研究的偏倚。 ③合并多个SNP的效应量，效应量是得到暴露和结局因果效应的前提。 ②加权中位数估计（Weighted median,WM）：WM为所有的个体SNP效应值按照权重排序后得到的分布函数的中位数。当至少50%的信息来自于有效的工具变量时，WM可得到稳健的估计值。 ③MR-Egger法：MR-Egger不强制回归直线通过原点，允许纳入的工具变量存在定向的基因多效性。当回归截距不为零且P for intercept <0.05时表明基因多效性的存在。 ①遗传相关中，因果关系的方向是确定的，遗传多样性导致了不同的表型，反之则不成立。 ②一般情况下我们所测量的环境暴露因素都或多或少与行为，社会，心理等因素相关，造成偏倚。但遗传变异则不受这些混淆因素影响。 ③相对来说，遗传变异与其效应的测量误差较小。 ②多效性问题（pleiotropy）：当工具变量存在多效性问题，其因果推断的结论解释需谨慎，需要采用不同的方法进行分析，以期得到稳健的结果。 ③Beavis效应：基于GWAS结果的MR可能会出现“胜利者的诅咒(the winner’s curse)”偏倚。在两独立样本的MR中使因果关联被低估。 ④发展补偿（canalization）：对于某些不良暴露，个体在长期发育过程中可能会形成补偿机制，降低不良遗传因素的影响，可能会引起效应值的高估。
这时就要借助其他方法，而孟德尔随机化就是其中之一！
分析方法：2SLS的分析方法在Stata软件中可以使用“ivregress”(StataCorp)、在R软件中使用“ivpack”(R Foundation)来实现。
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