在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
上一期我们介绍了差分隐私这种隐私保护手段。在2020年“全球十大突破性技术”的评选中，差分隐私和数字货币都出现在了这份榜单上。简单来说，差分隐私技术是一种较为成熟的隐私保护手段，这一技术的提出是为了应对差分攻击。一个通俗易懂的例子是：通过应用差分隐私保护技术，攻击者即使知道100个人的平均薪水和其中99人的平均薪水，他也不能通过对比（差分）这两个信息来获得另外1个人的薪水信息。
简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。
上一期我们介绍了“安全多方计算”的计算过程，安全多方计算是由图灵奖获得者姚期智先生通过百万富翁问题引出的一个数据隐私保护方面的重要领域。
GWAS(Genome-wide association studies) 是 20 世纪最后 25 年由假设驱动的候选基因关联研究（CGAS）演变而来的。随着技术的发展，无偏见的全基因组搜索成为可能。随着技术的发展，无偏见的全基因组成为可能。然而，与候选基因关联研究一样，这些研究最初也是为了产生两类有价值的知识：首先，研究人员希望发现疾病起源的潜在分子机制，特别是确定所有相关基因和基因变异（即疾病因果关系）。
这是我之前关于孟德尔随机化相关课题的一个简单笔记。其中包括了关于孟德尔随机化的简单介绍，以及一些one-sample MR 的R 语言实战。
在前面的内容中，我们讨论了因果关系的含义，并介绍了使用工具变量（IV）估算因果效应的方法和示例。在本章中，我们考虑对孟德尔随机化估计的因果效应的解释，并讨论在何种情况下孟德尔随机化估计的结果可以作为临床实践的可靠指南。
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
在上期内容中，我和大家介绍了双向孟德尔随机化研究，今天我将简单介绍一下两步孟德尔随机化研究（two step Mendelian randomization，two step MR）。与双向MR相似的是，两步MR也是由两次双样本MR分析构成，具体原理如下图所示：
违反假设（A2）或（A3）的被 IV 定义为 "无效 "IV。即可能对结果产生直接影响的变量，就被称为 "无效 "工具变量。
在遗传变异是有效IV的假设下，可以通过检测遗传变异和结局的独立性来评估暴露对结局的因果影响的假设，其中非零关联表示因果关系，当然我们也可以通过对遗传变异和结局进行直接回归来检验效应的存在与否和方向，这是最朴素的孟德尔随机化思想。
随机对照试验构成通常被认为是用于评估某些干预或感兴趣治疗效果的金标准设计。参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。因此，两组之间结果的差异可归因于随机化治疗而不是对照（通常是另一种治疗）的效果。
今天我们提供一些示例来说明孟德尔随机化估计值与其他流行病学方法的估计值之间的差异，例如随机对照试验（RCT）的效果估计，以及多变量调整回归模型的观测关联。
在孟德尔随机化研究（Mendelian randomization，MR）中，最常见的是单样本和双样本孟德尔随机化设计。这两种类型的孟德尔随机化研究通常只选取一小部分和暴露密切相关的单核苷酸多态性位点（SNP）作为工具变量，并通过各种生物学或者统计学方法去说明这些SNP是符合如下的MR三原则：
在运行测试时，go命令可以接受一组参数来设置测试执行的方式。一个常见的问题是忽视了设置这些参数，导致错过了可能带来更快执行和发现可能错误的方法。本文将深入研究其中的两个参数：parallel和shuffle.
在孟德尔随机化研究中，有一个很重要的问题就是弱工具变量偏倚（weak instrument bias）。弱工具变量是指解释暴露的效力较低的遗传变异，它和暴露有关联，但是这种关联强度不是很高，因此它与无效工具变量有本质区别。一般情况下，产生弱工具变量偏倚的主要原因是样本量不足。
今天我将和大家介绍篇关于肥胖和高血压的孟德尔随机化研究，原文标题如下： “Does greater adiposity increase blood pressure and hypertension
久违的孟德尔随机化开始更新了，在今天的内容中，我将向大家介绍孟德尔随机化的基本概念及其背景知识，并举例说明何时可以使用该方法以及该方法为何能有效解释因果关系。本系列讲解内容主要基于Stephen Burgess和Simon G. Thompson共同撰写的孟德尔随机化图书。
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。现代因果推断的研究，始于约尔-辛普森悖论，经由鲁宾因果模型、随机试验等改进，到朱力亚·珀尔的因果革命，如今因果科学与人工智能的结合正掀起热潮。 目录 1. 因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起 2. 因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM) 和随机化试验
在孟德尔随机化研究中，弱工具变量偏倚（weak instrument bias）是需要我们认真对待的一个问题，它通常是因为样本量较小导致的。在往期推送中，米老鼠和大家介绍过评价弱工具变量偏倚的策略------孟德尔随机化之F统计量。一般而言，当F 统计量大于经验值10时，我们认为工具变量法估计值的偏倚大约是观察性研究的10%，因此F大于10这个标准在孟德尔随机化研究中广为使用。然而，这样的盲目使用不见得是合理的。
今天给大家讲讲DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题，然后我们应该怎么去注意它，并学会怎么去训练它。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
工具变量（IV）技术是可用于估算因果效应的几种方法之一，而无需完全了解所有可能影响暴露-结局关系的混杂因素。在这一期中，我们继续回顾和讨论IV的特性，并探讨实际研究中的IV假设是如何被违背的。
学术研究发展了这么多年，前人已经为我们积累了丰厚的科学经验，形成了多种常见的研究（学术文章）类型，并且形成了固定的写作套路，甚至产生了标准，譬如 Meta 分析要严格对照 PRISMA guidelines 进行写作。
在上期技术视点中，我们为大家带来了以太坊 Eth2的规范 v1.0，这一里程碑事件标志着 Eth2阶段主网即将正式开启。本期技术视点，我们将介绍差分隐私这一较为成熟的隐私保护手段，并分步解释其采用的随机化技术。
通常我们认为每个测试用例都是相互独立的，因此需要保证测试结果不依赖于测试顺序，以不同的顺序运行测试用例，可以得到相同的结果。 pytest默认运行用例的顺序是按模块和用例命名的 ASCII 编码顺序执行的，这就意味着每次运行用例的顺序都是一样的。 app 测试里面有个 monkey 测试，随机在页面点点点，不按常理的点点点能找到更多的不稳定性 bug。那么我们在写pytest用例的时候，既然每个用例都是相互独立的， 那就可以打乱用例的顺序随机执行，用到 pytest 的插件 pytest-random-order 可以实现此目的，github 地址https://github.com/jbasko/pytest-random-order
在传统的实验设计中，由于种种混杂因素的存在，我们仅仅能够分析变量之间的关联性，最典型的比如GWAS, 对于显著的位点，只能够说明这些位点和性状之间存在关联。对于了解事情发生的原因和规律而言，关联性是不够的，我们需要的是因果性。为了更好的探究因果关系，必须在实验设计和方法上加以改进。
内存损坏是指攻击者以一种程序不希望发生的方式，根据攻击者自己的意愿修改了程序的内存。通过破坏程序内存，攻击者可以使程序行为异常：他可能使程序泄漏敏感信息，执行自己的代码或使程序崩溃。大多数系统级漏洞利用都涉及某种内存损坏。
孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）是近几年流行起来的用来进行因果推断的有效方法，它以遗传变异为工具变量来推导结局和暴露的因果关系，能有效避免传统流行病学研究的混杂偏倚。如图所示，它的研究建立在三个假说之上：1）工具变量和暴露因素强相关；2）工具变量和混杂因素不相关；3）工具变量与结局不直接相关，它对结局的作用只能通过暴露来体现。
今天这篇文献主要是为了和大家探讨一下在MR研究中我们如何看待SNP（IV）的数量。
Title: segRDA: An R package for performing piecewise redundancy analysis
动态连接的程序调用了libc的库函数，但是libc在运行才被加载到内存中，调用libc函数时，才解析出函数在内存中的地址，为了帮助程序更好的利用内存空间，不用每次把所有的函数真实地址都写进去，用到哪个查哪个，之后在使用就会很方便。
高速排序(QuickSort)也是一种排序算法，对包括n个数组的输入数组。最坏情况执行时间为O(n^2)。
缓冲区溢出实验（Linux 32位） 参考教程与材料：http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/Labs_12.04/Software/Buffer_Overflow/ （本文记录了做SEED缓冲区溢出实验的体会与问题，侧重实践，而不是讲解缓冲区溢出原理的详细教程） 1. 准备工作 使用SEED ubuntu虚拟机进行缓冲区溢出实验，首先要关闭一些针对此攻击的防御机制来简化实验。 （1）内存地址随机化（Address Space Randomization）：基于Linux的操作
蠕虫是一种可以自我复制的代码，并且通过网络传播，通常无需人为干预就能传播。蠕虫病毒入侵并完全控制一台计算机之后，就会把这台机器作为宿主，进而扫描并感染其他计算机。当这些新的被蠕虫入侵的计算机被控制之后，蠕虫会以这些计算机为宿主继续扫描并感染其他计算机，这种行为会一直延续下去。蠕虫使用这种递归的方法进行传播，按照指数增长的规律分布自己，进而及时控制越来越多的计算机。
前两期讲完了双向和两步孟德尔随机化研究的基本思路，其实它们都是从双样本孟德尔随机化（two sample Mendelian randomization, TSMR）衍生出来的，本质上没有区别。但是今天讲的多变量孟德尔随机化研究(multivariable Mendelian randomization, MVMR)和通常的双样本是有区别，其基本原理如下图所示：
搜索需要用到随机化这种方法，每个人都不知不觉地使用的信息加密，也离不开随机化。从信息查找到信息加密，背后的道理是相通的。【将关键词变成一个编号，然后再取尾数（火车安排座位，座位号重合的，就近坐下）-＞ 伪随机数 -＞ 数据加密-＞公开密钥】
给你一个魔方，只允许使用一只手，还时不时有人给你捣乱，你能在4分钟内还原它吗？我不能，两只手都不行。
快速排序（以下简称快排）是一种经典的排序算法，名字乍一看非常实在，细思之下却又带着点不可一世的狂傲。别的排序算法像什么插入排序、选择排序、归并排序等等，它们的名字其实都是在自解释，无非是在告诉别人我到底是怎么排的。然而快排却说，我很快，所以我叫快速排序。
前几天有人问我R里面怎么做零模型。 有现成的函数，picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下，意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。
快速排序（QuickSort）是对冒泡排序的一种改进。由 C. A. R. Hoare 在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
CSS允许在网站上创建动态布局和接口，但作为一种语言，它是静态的:一旦设置了一个值，就不能更改。随机性的概念不在讨论范围之内。在运行时生成随机数是JavaScript的领域，而不是CSS的领域。真的是这样吗？如果我们考虑到一点用户交互因素，我们实际上可以在CSS中生成一定程度的随机性。让我们一起来看看！
我们平时使用无线 Wifi 时，电脑的 IP 地址一般都是路由器分配的，因此这种情况下我们无法修改自己电脑的 IP 地址（除非路由器是你家的）。而我们电脑的 IP 地址有时候会被路由器莫名奇妙地限制，导致我们无法领略到互联网的精彩。（好吧，我不装了，我摊牌了，其实是我用自己电脑挖矿被校园网发现了，然后 IP 被禁了。。。可是我用的是自己的电脑啊喂，呜呜呜）
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