使用GSMR基于广义汇总数据的孟德尔随机化分析
GSMR2_QTLMR.Rd官网：https://yanglab.westlake.edu.cn/software/gsmr/，GSMR（广义汇总数据孟德尔随机化分析）是一种灵活且强大的方法，利用多个遗传工具，通过来自独立全基因组关联研究（GWAS）的汇总数据，检测风险因素与疾病之间的因果关联。
Usage
GSMR2_QTLMR(
exposurefile = "./2.pre_data/ukb-b-3957_TwosampleMR_IEU.txt",
exposure_name = "ukb",
outcomefile = "./2.pre_data/GCST90020053_TwosampleMR_Catalog.txt",
outcome_name = "Catalog",
bfile_1000G = "G:/QTLMR_test/1000G/EUR",
n_ref = 503,
gwas_thresh = 5e-08,
heidi_outlier_flag = TRUE,
single_snp_heidi_thresh = 0.01,
multi_snps_heidi_thresh = 0.01,
nsnps_thresh = 10,
ld_r2_thresh = 0.05,
ld_fdr_thresh = 0.05,
gsmr2_beta = FALSE,
GSMR_plot = TRUE,
width = 6,
height = 5,
suppressWarnings = TRUE,
Bi_GSMR = TRUE,
save_name = "GSMR2",
save_path = "./GSMR2",
thread_num = 10
)Arguments
- exposurefile
Twosample格式的完整暴露数据文件路径。
- exposure_name
暴露性状的名称。
- outcomefile
Twosample格式的完整结局数据文件路径。
- outcome_name
结局性状的名称。
- bfile_1000G
参考面板数据文件路径。
- n_ref
参考面板数据的样本量。
- gwas_thresh
用于选择GWAS中工具变量SNP的p值显著阈值。
- heidi_outlier_flag
TRUE或FALSE，是否进行HEIDI异常值分析。
- single_snp_heidi_thresh
单个SNP的HEIDI异常值分析的p值阈值。
- multi_snps_heidi_thresh
多个SNP的HEIDI异常值分析的p值阈值。
- nsnps_thresh
GSMR分析所需的最小工具数（建议不要将该值设置为小于10）。
- ld_r2_thresh
用于移除高LD SNP的LD r2阈值。
- ld_fdr_thresh
用于移除SNP工具间偶然相关性的FDR阈值。
- gsmr2_beta
TRUE或FALSE，GSMR2测试版，包含一个新的HEIDI异常值方法（用于GSMR分析）。FALSE - 原始HEIDI异常值方法，TRUE - 新的HEIDI异常值方法。
- GSMR_plot
TRUE或FALSE，是否绘制GSMR结果数据图。
- width
绘制生成的PDF宽度。
- height
绘制生成的PDF高度。
- suppressWarnings
TRUE或FALSE，是否抑制GSMR警告信息提示。
- Bi_GSMR
TRUE或FALSE，是否进行双向GSMR分析。
- save_name
保存结果文件的名称。
- save_path
保存的结果文件路径。
- thread_num
GCTA并行运行线程数量。