使用PLACO进行复合零假设下的多效性分析

软件官网：https://github.com/RayDebashree/PLACO。 输入数据必须包含以SNP, CHR, BP, effect_allele, other_allele、pval、Z为列名的数据内容。

Usage

PLACO_analysis(
  GWASfile = c("./dat1_MTAG.txt", "./dat2_MTAG.txt"),
  p_threshold = 5e-08,
  filer_Zscores = TRUE,
  FDR_method = "fdr",
  decor = FALSE,
  save_path = "./",
  cores = 4
)

Arguments

GWASfile

字符串向量，包含一个或多个GWAS数据文件的路径，例如 c("./dat1_MTAG.txt", "./dat2_MTAG.txt")，建议使用 format_dat() 转换后的MTAG格式数据。

p_threshold

数值，SNP的显著性阈值，默认为 5e-8。

filer_Zscores

逻辑值，是否剔除Z分数的平方大于80的SNP，默认为 TRUE，因为极大的效应量可能导致PLACO出现伪信号。

FDR_method

字符串，控制多重检验矫正的方法，支持 "bonferroni" 或 "fdr"（筛选 qvalue < 0.05），也可以指定数值（例如 5e-8，则不进行矫正，筛选 p.placo < 5e-8）。

decor

逻辑值，是否取消Z分数的关联，默认为 FALSE。如果性状之间存在依赖关系或相关性，建议设置为 TRUE。

save_path

字符串，文件保存路径，默认为 "./"。

cores

数值，指定并行运算时使用的线程数，默认为 4。

Value

多效性遗传变异SNV。