使用cpassoc跨性状关联分析 — CPASSOC_meta

详见：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6417431/。输入数据必须包含以SNP、CHR、BP、effect_allele、other_allele、Z为列名数据内容。

Usage

CPASSOC_meta_gwas(
  GWASfile = c("./dat1.txt", "./dat1.txt"),
  GWAS_samplesizes = c(10000, 2000),
  GWAS_name = NULL,
  mvrnorm_n = 1e+06,
  methods_sig = "SHet",
  sig_pval = 5e-08,
  bfile = NULL,
  window_kb = 500,
  step_SNP = 50,
  r2 = 0.2,
  save_name = "CPASSOC",
  save_path = "./CPASSOC",
  cores = 4
)

Arguments

GWASfile: 包含两个或多个GWAS数据文件的路径，可由format_dat()转换的MTAG格式数据，如c("./dat1.txt", "./dat1.txt")。
GWAS_samplesizes: 性状样本量大小，如c(10000, 2000)。
GWAS_name: 输入GWAS性状的名称，如c("trait1", "trait2")
mvrnorm_n: 多元正态分布随机样本的数量，默认为1e6。
methods_sig: "SHet"或"SHom"，提取显著性SNP的检验方法，默认"SHet"。
sig_pval: 跨性状关联分析SNP的显著性阈值，默认5e-8。
bfile: 对SNP进行成对LD修剪时，参考面板数据的文件路径。若设置为NULL，则不进行成对不修剪。
window_kb: 成对LD修剪时窗口大小，默认500kb。
step_SNP: 成对LD修剪时,每一步移动窗口的SNP数量，默认50。
r2: 成对LD修剪时,表示r²（连锁不平衡的平方相关系数）的阈值。
save_name: 保存文件的文件名称。
save_path: 文件保存路径。
cores: 并行运算电脑的线程数。

Value

显著关联分析结果