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
字符串，Twosample格式的完整暴露数据文件路径。
- exposure_name
字符串，暴露性状的名称。
- outcomefile
字符串，Twosample格式的完整结局数据文件路径。
- outcome_name
字符串，结局性状的名称。
- bfile_1000G
字符串，参考面板数据文件路径。
- n_ref
整数，参考面板数据的样本量。
- gwas_thresh
数值，选择GWAS中工具变量SNP的p值显著性阈值。
- heidi_outlier_flag
布尔值，是否进行HEIDI异常值分析（默认：TRUE）。
- single_snp_heidi_thresh
数值，单个SNP的HEIDI异常值分析的p值阈值（默认：0.01）。
- multi_snps_heidi_thresh
数值，多个SNP的HEIDI异常值分析的p值阈值（默认：0.01）。
- nsnps_thresh
整数，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
数值，用于移除高LD SNP的LD r2阈值（默认：0.05）。
- ld_fdr_thresh
数值，用于移除SNP工具间偶然相关性的FDR阈值（默认：0.05）。
- gsmr2_beta
布尔值，GSMR2测试版，包含一个新的HEIDI异常值方法（用于GSMR分析）（默认：FALSE）。
- GSMR_plot
布尔值，是否绘制GSMR结果数据图（默认：TRUE）。
- width
数值，绘制生成的PDF宽度（默认：6）。
- height
数值，绘制生成的PDF高度（默认：5）。
- suppressWarnings
布尔值，是否抑制GSMR警告信息提示（默认：TRUE）。
- Bi_GSMR
布尔值，是否进行双向GSMR分析（默认：TRUE）。
- save_name
字符串，保存结果文件的名称（默认："GSMR2"）。
- save_path
字符串，保存结果文件路径（默认："./GSMR2"）。
- thread_num
整数，GCTA并行运行线程数量（默认：10）。