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使用 LAVA 包对所有基因组位点执行双变量遗传相关性分析

LAVA_run.Rd

软件官网：https://github.com/josefin-werme/LAVA。

Usage

LAVA_run(
  GWASfile = c("./XXX_MTAG_IEU.txt", "./XXX_MTAG_FinnGen.txt"),
  GWAS_name = c("XXX", "XXX"),
  cases = c(5000, 12000),
  controls = c(14000, 480000),
  sample_overlap_file = "./sample.overlap.txt",
  ref_prefix = "./g1000_eur/g1000_eur",
  loci_file = "blocks_s2500_m25_f1_w200.GRCh37_hg19.locfile",
  loci_num = NULL,
  phenos = NULL,
  target = NULL,
  min.K = 2,
  prune.thresh = 99,
  max.prop.K = 0.75,
  drop.failed = TRUE,
  univ.p.thresh = 0.05,
  adap.thresh = c(1e-04, 1e-06),
  param.lim = 1.25,
  save_path = "./LAVA",
  cores = 4
)

Arguments

GWASfile

包含两个MTAG格式的GWAS数据文件的路径，如c("./XXX_MTAG.txt", "./XXX_MTAG_IEU.txt")，可由format_dat()转换获得，注意：GWAS数据的人类参考基因组版本需转换为GRCh37。

GWAS_name

GWAS 文件对应的性状名称向量。每个名称与 GWASfile 中的文件一一对应。

cases

每个性状的病例样本数向量，与 GWAS_name 中的性状一一对应，如c(1000,NA,1200)，连续型GWAS数据的中的病例样本数为NA。

controls

每个性状的对照样本数向量，与 GWAS_name 中的性状一一对应，如c(3000,NA,36000)，连续型GWAS数据的中的对照样本数为NA。

sample_overlap_file

样本重叠信息文件的路径，描述 GWAS 样本间的重叠情况，使用LAVA_sample_overlap()函数获取。无样本重叠时，可以填写NULL。

ref_prefix

基因组参考数据的文件前缀，例如 1KG 欧洲人群的参考文件。下载地址：https://cncr.nl/research/lava/，与MAGMA分析的输入文件一致。

loci_file

位点信息文件的路径，包含基因组块划分信息（如染色体、起始位置、终止位置和 SNP 列表）。下载地址：https://github.com/josefin-werme/LAVA/blob/main/support_data/blocks_s2500_m25_f1_w200.GRCh37_hg19.locfile。

loci_num

要分析的位点范围（起始和终止的索引号），如c(1,100)。若为 NULL 则分析文件中的所有位点。

phenos

要分析的表型子集及其顺序。如果为NULL，将分析位点对象中的所有表型（按位点对象中列出的顺序）。

target

感兴趣的目标表型。如果为NULL，将计算所有表型对之间的双变量相关性；否则，将仅计算目标表型与其他所有表型之间的双变量相关性。

min.K

处理位点所需的最小主成分（PC）数量（不能少于 2）。如果不满足此条件，函数将失败，无法分析该位点。

prune.thresh

主成分选择时的累计解释方差阈值（百分比），默认值为 99。

max.prop.K

主成分数量的上限，占输入数据最小样本量的比例，默认值为 0.75。

drop.failed

布尔值，指示是否从输出中移除处理失败的性状。默认值为 TRUE。

univ.p.thresh

单变量测试的显著性阈值，用于筛选满足局部遗传力要求的性状，默认为0.05，建议0.05/2495。

adap.thresh

自适应阈值向量，用于调整 p 值生成的迭代次数。默认值为 c(1e-04, 1e-06)。默认迭代次数为 1e+4，但当 p 值低于这些阈值时，将增加到 1e+5 和 1e+6。 如果设为 NULL，最大迭代次数将限制为默认值（注意：这会显著加速分析，但会降低低 p 值时的准确性）。

param.lim

参数估计的阈值，超出该正负阈值的估计参数将被认为不可靠，将被设置为 NA，默认值为 1.25。

save_path

保存分析结果的路径，默认值为当前目录的 ./LAVA。

cores

并行计算时使用的核心数。默认值为 4。

Value

双变量分析结果。