Skip to contents

该函数用于执行coloc.susie()共定位分析,评估暴露和结局之间的共定位关系。

Usage

coloc_susie(
  exposure_dat,
  outcome_dat,
  type_exposure = "quant",
  col_pvalues_exposure = "pval",
  col_MAF_exposure = "MAF",
  col_beta_exposure = "beta",
  col_se_exposure = "se",
  col_snp_exposure = "SNP",
  samplesize_exposure = 35373,
  ncase_exposure = NA,
  type_outcome = "cc",
  col_pvalues_outcome = "pval.outcome",
  col_MAF_outcome = "MAF",
  col_beta_outcome = "beta.outcome",
  col_se_outcome = "se.outcome",
  col_snp_outcome = "SNP",
  samplesize_outcome = 318014,
  ncase_outcome = 33043,
  save_stacked_dat = FALSE,
  col_chr_exposure = "CHR",
  col_pos_exposure = "BP",
  bfile = "G:/QTLMR_test/1kg.v3/EUR"
)

Arguments

exposure_dat

字符串,暴露数据的文件路径或数据框。非R包内置xQTL数据时,可使用'xQTL_cis_dat()'函数进行转换。

outcome_dat

字符串,结局数据的文件路径或数据框。建议使用标准的TwosampleMR格式结局数据。

type_exposure

字符串,暴露类型,默认为"quant"(连续性暴露);可选择"cc"(二分类暴露)。

col_pvalues_exposure

字符串,暴露数据中p值的列名,通常是"pval"。

col_MAF_exposure

字符串,暴露数据中最小等位基因频率(MAF)的列名。

col_beta_exposure

字符串,暴露数据中效应大小(beta)的列名。

col_se_exposure

字符串,暴露数据中标准误(se)的列名。

col_snp_exposure

字符串,暴露数据中SNP标识符的列名。

samplesize_exposure

数字,暴露数据的样本大小。

ncase_exposure

数字,暴露数据中的病例数,适用于二分类暴露类型。连续性数据请填写NA。

type_outcome

字符串,结局类型,默认为"cc"(二分类结局);可选择"quant"(连续性结局)。

col_pvalues_outcome

字符串,结局数据中p值的列名。

col_MAF_outcome

字符串,结局数据中最小等位基因频率(MAF)的列名。

col_beta_outcome

字符串,结局数据中效应大小(beta)的列名。

col_se_outcome

字符串,结局数据中标准误(se)的列名。

col_snp_outcome

字符串,结局数据中SNP标识符的列名。

samplesize_outcome

数字,结局数据的样本大小。

ncase_outcome

数字,结局数据中的病例数,适用于二分类结局类型。连续性数据请填写NA。

save_stacked_dat

逻辑值,是否返回基因组区域的stack_assoc_plot图数据,默认为FALSE。如果为TRUE,则返回assoc数据。

col_chr_exposure

字符串,暴露数据中SNP的染色体(chr)列名,默认为"CHR"。仅在'save_stacked_dat=TRUE'时使用。

col_pos_exposure

字符串,暴露数据中SNP的位置(pos)列名,默认为"BP"。仅在'save_stacked_dat=TRUE'时使用。

bfile

字符串,基因型数据的plink文件前缀路径,用于计算LD矩阵。请勿使用MAF>0.01版本,完整版下载地址:http://fileserve.mrcieu.ac.uk/ld/1kg.v3.tgz。

Value

共定位分析结果。