对于孟德尔随机化分析中的敏感性分析，许多朋友都有疑问，我在此补充一些关键点。敏感性分析，简单来说，就是通过特定方法判断研究结果的可靠性，主要目的是评估:

结果的稳定性，以确认结论的可信度;

是否存在潜在的偏倚，如基因多效性或数据异质性;

是否存在某个工具变量对结果有显著影响。

广义的敏感性分析包含基因多效性检验、异质性检验和"leave-one-out"法。其中，'leave-one-out'是狭义的敏感性分析，即逐个排除每个SNP（单核苷酸多态性，用于孟德尔随机化研究的工具变量），观察结果变化，以检查特定SNP对结果的显著影响。

基因多效性检验通常通过MR-PRESSO进行，异质性检验则通过检查不同来源的IVs（如实验平台或人群）是否存在不一致性。异质性检验的P值大于0.05表示IVs无显著异质性，结果不受影响。而在'leave-one-out'中，如果剔除一个SNP后结果变化明显，说明该SNP对结果有重要影响，理想情况则是剔除后结果变化不大。

一个直观的例子是，所有剔除SNP后的误差线在0的两侧保持稳定，表明结果稳健。如有更多疑问，可以随时在我们的交流群中提问，或直接向我提问，我会考虑根据大家的需求进行解答。