孟德尔随机化之R2的计算

在前天的内容中，我和大家介绍了评估弱工具变量偏倚的常用指标------F统计量，具体计算如下：

一般我们需要F统计量至少大于10才能有效避免弱工具变量带来的偏倚，当然F统计量大于100是最好的。我曾说过R²表示IV解释暴露的程度，它有时候很难直接获取，今天我想和大家补充介绍一下它的具体计算方法：

这里的MAF就是次要等位基因频率（minor allele frequency），β就是SNP对暴露的效应量（effect size），SD是标准差（standard deviation）。这里MAF和β都可以直接获取，在计算R²时它可以和效应等位基因频率（effect allele frequency，EAF）等价。不过，SD不是可以直接获取的，它需要进过如下转换：

这里SE就是β的标准误，可以直接获取，而N和F统计量计算公式中的N一致，表示的是暴露的GWAS样本量。

这一期内容其实就是对上一期的补充，希望大家能熟练掌握F统计量的计算方法并能正确应用于孟德尔随机化的研究中！

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