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使用MTAG进行跨性状表型meta分析

MTAG_cross_gwas.Rd

软件官网：https://github.com/JonJala/mtag/。

Usage

MTAG_cross_gwas(
  test_help = FALSE,
  GWASfile = c("./dat1_MTAG.txt", "./dat2_MTAG.txt"),
  snp_col = "SNP",
  effect_allele_col = "effect_allele",
  other_allele_col = "other_allele",
  beta_col = "beta",
  se_col = "se",
  pval_col = "pval",
  eaf_col = "eaf",
  samplesize_col = "N",
  Zscores_col = "Z",
  maf_min = 0.01,
  merged_sig_pval = 5e-08,
  n_min = NULL,
  no_overlap = FALSE,
  perfect_gencov = FALSE,
  equal_h2 = FALSE,
  fdr = TRUE,
  opt_arguments = NULL,
  save_name = " ",
  save_path = "./"
)

Arguments

test_help

是否调阅MTAG软件mtag.py的帮助文档，默认为 FALSE。

GWASfile

字符串，包含两个或多个GWAS数据文件的路径，可由 format_dat() 转换获得。

snp_col

字符串，SNP列的名称。

effect_allele_col

字符串，效应等位基因列的名称。

other_allele_col

字符串，次要等位基因列的名称。

beta_col

字符串，β值列的名称。

se_col

字符串，标准误差列的名称。

pval_col

字符串，P值列的名称。

eaf_col

字符串，效应等位基因频率列的名称。

samplesize_col

字符串，样本量列的名称。

Zscores_col

字符串，Z-scores列的名称。

maf_min

数值，过滤maf<0.01的罕见SNP，默认值为 0.01。

merged_sig_pval

数值，跨性状分析合并结果SNP的显著性阈值，默认值为 5e-8，若设置为 NULL 则不合并数据。

n_min

数值，指定GWAS数据中SNP的样本量下限。

no_overlap

逻辑值，假定在输入GWAS汇总统计数据之间没有样本重叠，默认为 FALSE。

perfect_gencov

逻辑值，假定每个GWAS都是针对同一"性状"的不同测量值，默认为 FALSE。

equal_h2

逻辑值，假设所有性状传递给MTAG具有相同的遗传性，默认为 FALSE。

fdr

逻辑值，执行maxFDR分析，默认为 TRUE。

opt_arguments

字符串，MTAG软件mtag.py的其他命令行参数（设置 test_help = TRUE 查看参数），默认 NULL。

save_name

字符串，保存文件的文件名称。

save_path

字符串，文件保存路径，默认为 "./"。

Value

跨性状分析合并结果。