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使用MRlap包矫正样本重叠引起的IVW-MR分析的偏差

LDSC_MRlap.Rd

执行交叉性状遗传相关性分析，IVW-MR分析，并矫正由于暴露和结局样本重叠，弱工具的使用以及胜利者诅咒而引起的偏差。具体参数参考：MRlap::MRlap()， eur_w_ld_chr与w_hm3.snplist文件下载地址：https://utexas.box.com/s/vkd36n197m8klbaio3yzoxsee6sxo11v.

Usage

LDSC_MRlap(
  exposure,
  exposure_name = "exposure",
  outcome,
  outcome_name = "outcome",
  ld = "./eur_w_ld_chr",
  hm3 = "./eur_w_ld_chr/w_hm3.snplist",
  do_pruning = TRUE,
  user_SNPsToKeep = "",
  MR_threshold = 5e-08,
  MR_pruning_dist = 10000,
  MR_pruning_LD = 0.001,
  MR_reverse = 0.001,
  bfile_1000G = NULL,
  save_logfiles = FALSE,
  verbose = TRUE
)

Arguments

exposure

Twosample格式的完整暴露数据。

exposure_name

暴露特征的名称，默认为"exposure"。

outcome

Twosample格式的完整结局数据。

outcome_name

结果特征的名称，默认为"outcome"。

ld

用于分析的LD分数所在文件夹的路径。期望的LD分数格式应符合原始LD分数回归软件的要求，默认"./eur_w_ld_chr"。

hm3

包含用于将等位基因对齐到特征之间的SNPs的alt、ref等位基因和rsid的文件路径，默认"./eur_w_ld_chr/w_hm3.snplist"。

do_pruning

逻辑值，指示是否应通过修剪来确定主导SNPs（如果为FALSE，则用户应提供user_SNPsToKeep，并且所有MR_参数将被忽略），默认为TRUE。

user_SNPsToKeep

作为工具变量使用的SNP RSIDs的向量（仅在do_pruning==FALSE时使用），默认为""（character）

MR_threshold

数值，用于选择MR分析的工具变量的阈值，应低于1e-5，默认为5e-8。

MR_pruning_dist

数值，MR分析去除连锁不平衡的窗口值，应在10—50000kb之间，默认为10000。

MR_pruning_LD

数值，MR分析去除连锁不平衡的LD阈值（r2），应在0和1之间（如果为0，则使用基于距离的修剪），默认为0.001。

MR_reverse

数值，用于排除与结局关联更强的MR分析的工具变量的p值，默认为1e-3。

bfile_1000G

1000G文件的参考面板文件的路径。

save_logfiles

逻辑值，指示是否保存LDSC的日志文件，默认为FALSE。

verbose

逻辑值，指示是否报告进度信息，默认为TRUE。

Value

返回一个数据框，包含以下字段：

  • observed_effect: IVW-MR 观察到的因果效应估计。

  • observed_effect_se: IVW-MR 观察到的因果效应标准误差。

  • observed_effect_p: IVW-MR 观察到的因果效应 p 值。

  • corrected_effect: 校正后的因果效应估计。

  • corrected_effect_se: 校正后的因果效应标准误差。

  • corrected_effect_p: 校正后的因果效应 p 值。

  • test_difference: 用于测试观察到的和校正后的效应之间差异的检验统计量。

  • p_difference: 与检验统计量对应的 p 值。

  • m_IVs: 使用的 IV 数量。

  • IVs: 使用的 IV 的 rsid。

  • h2_exp: 暴露数据的遗传力估计。

  • h2_exp_se: 暴露数据的遗传力标准误差。

  • int_exp: 暴露数据的截距估计。

  • h2_out: 结局数据的遗传力估计。

  • h2_out_se: 结局数据的遗传力标准误差。

  • int_out: 结局数据的截距估计。

  • gcov: 遗传协方差估计值。

  • gcov_se: 遗传协方差标准误差。

  • rg: 遗传相关性估计值。

  • int_crosstrait: 交叉性状截距估计。

  • int_crosstrait_se: 交叉性状截距标准误差。

  • polygenicity: 暴露多基因性估计。

  • perSNP_heritability: 暴露每个 SNP 的遗传力估计。