函数参考 • DrugTargetMR

Q快速开始
`is_register()`	判断是否注册
`register()`	注册
`update_exe()`	更新plink等可执行文件
`update_package()`	更新R包
Gwas数据预处理
`prepare_decode()`	准备MR分析的标准输入文件，基于decode蛋白GWAS数据
`prepare_dice()`	提取dice-database eQTL文件数据并转化为MR标准文件
`prepare_finngen()`	finngen数据库.gz文件,转换成mr smr标准文件
`prepare_gwascatalog()`	gwas catalog数据库tsv.gz文件,转换成mr smr标准文件
`prepare_ieu()`	ieu数据库vcf.gz文件,转换成mr smr标准文件
`prepare_onek1k()`	提取onek1k eQTL文件数据并转化为MR标准文件
`prepare_others()`	其他数据库来源文件,转换成mr smr标准文件
`prepare_ukb()`	ukb数据库文件,转换成mr smr标准文件
`prepare_ukb_ppp()`	ukb-ppp数据库文件,转换成mr smr标准文件
`prepare_xqtls()`	准备顺式和反式区域xqtls
`clean_data()`	清洗MR标准数据
`clean_data_ma()`	清洗SMR标准数据
`mr_data_check()`	读取并校验MR格式数据是否正确
`smr_data_check()`	读取并校验SMR格式数据是否正确
MR分析
`mr_add_metadata()`	增加暴露或者结局数据的metadata
`mr_add_presso()`	本地harmonised_data的MR presso分析
`mr_add_steiger()`	本地harmonised_data的steiger方向性检验
`mr_analysis_mediation()`	MR中介分析
`mr_analysis_mv()`	MR多因素分析
`mr_analysis_uv()`	MR单因素分析
`mr_clump()`	clump本地数据,去除连锁不平衡SNP
`mr_data_check()`	读取并校验MR格式数据是否正确
`mr_extract_exposure_local()`	本地提取暴露数据
`mr_extract_exposure_local_mv()`	本地提取多因素暴露数据
`mr_extract_exposure_online()`	IEU在线提取暴露数据
`mr_extract_exposure_online_mv()`	在线提取多因素暴露数据
`mr_extract_outcome_local()`	本地提取结局数据
`mr_extract_outcome_online()`	IEU在线提取结局数据
`mr_local()`	本地数据单因素MR分析
`mr_local_clumped()`	本地clump数据MR单因素分析
`mr_local_harmonised()`	本地harmonised_data的MR单因素分析
`mr_local_mediation()`	本地数据中介MR分析
`mr_local_multiple()`	本地数据多因素MR分析
`mr_online()`	IEU在线数据单因素MR分析
`mr_online_multiple()`	IEU在线数据多因素MR分析
`mr_plot_forest()`	基于MR分析结果绘制森林图
`extract_target_ivs()`	提取药靶的工具变量IVs
SMR分析
`smr_batch_mqtl2gwas()`	SMR分析，批量完成基因的甲基化探针查询，甲基化探针和结局GWAS数据的SMR分析。
`smr_data_check()`	读取并校验SMR格式数据是否正确
`smr_make_besd()`	根据ESD format制作BESD
`smr_make_besd_qfile()`	根据SMR query output format制作BESD
`smr_plot_effect()`	散点图
`smr_plot_locus()`	染色体位图
`smr_plot_omics()`	多组学染色体位图
`smr_plot_omics_prepare()`	SMR多组学作图数据准备
`smr_plot_omics_read()`	读取smr omics作图数据
`smr_plot_prepare()`	SMR作图数据准备
`smr_plot_read()`	读取smr作图数据
`smr_prepare_ma()`	smr分析处理gwas标准文件
`smr_qtl2gwas()`	SMR分析，基于探针进行数据提取和SMR分析(通用型代码)
`smr_qtl2qtl()`	SMR分析，组学QTLs的SMR分析
`smr_query()`	基于SMR分析用的QTLs数据，准备QTLs的MR分析输入文件
`smr_query_probes()`	smr查询目标探针probe，以用于smr和heidi检验
`smr_query_rsids()`	基于SMR，查询rsid
Coloc分析
`coloc_analysis()`	coloc共定位分析
`coloc_batch_decode()`	批量共定位分析，decode2021蛋白与GWAS
`coloc_batch_eqtlgen()`	批量共定位分析，eqtlgen与GWAS
`coloc_batch_gwas()`	批量共定位分析，GWAS与GWAS
`coloc_batch_qtl()`	批量共定位分析，QTL与GWAS共定位分析
`coloc_batch_smr()`	批量共定位分析，基于SMR分析的数据格式
`coloc_batch_ukbppp()`	批量共定位分析，ukbppp2023蛋白与GWAS
`coloc_plot_locuscompare()`	共定位结果绘制，绘制locuscompare
`coloc_plot_stack_assoc()`	共定位结果绘制，绘制stack_assoc 共定位结果绘制，绘制stack_assoc，脚本来源：https://github.com/jrs95/geni.plots/blob/main/R/fig_region.R
`coloc_prepare_decode()`	coloc共定位分析的QTLs数据准备，decode来源
`coloc_prepare_dice()`	提取dice-database eQTL文件数据并转化为共定位文件
`coloc_prepare_gwas()`	coloc共定位分析的GWAS数据准备
`coloc_prepare_ieu_online()`	coloc分析数据准备，基于ieu在线数据进行准备
`coloc_prepare_onek1k()`	提取onek1k eQTL文件数据并转化为共定位文件
`coloc_prepare_ukbppp()`	coloc共定位分析的QTLs数据准备，ukb-ppp2023来源
`coloc_select_region_gwas()`	Gwas共定位基因区域选择
`coloc_select_region_qtls()`	Qtls共定位区域选择
`hyprcoloc_analysis()`	hyprcoloc多性状共定位-3分析
`hyprcoloc_batch()`	hyprcoloc多性状共定位-一步法
`hyprcoloc_merge()`	hyprcoloc多性状共定位-2合并
`hyprcoloc_prepare()`	hyprcoloc多性状共定位-1筛选
PostGwas分析
`postgwas_cal_Neff()`	计算有效样本数
`postgwas_cpassoc()`	cpassoc跨性状关联分析
`postgwas_fine_mapping()`	精细映射，简化版
`postgwas_gcta_fastBAT()`	GCTA-fastBAT
`postgwas_ldsc_h2()`	ldsc分析计算遗传力
`postgwas_ldsc_rg()`	ldsc分析计算遗传相关性
`postgwas_magma()`	使用magma进行基因和基因集分析
`postgwas_meta()`	使用metal进行meta分析
`postgwas_mtag()`	MTAG跨表型关联分析
`postgwas_sig_snp_cpassoc()`	cpassoc跨性状关联分析2
`postgwas_sig_snp_gwas()`	GWAS数据筛选SNP
`postgwas_sig_snp_merge()`	GWAS数据取交集,提取SNP及P值
`postgwas_sig_snp_mtag()`	MTAG跨表型关联分析2
`postgwas_snp2gene()`	snp注释，将snp注释到基因
`postgwas_snp2locus()`	snp注释，将snp注释到基因座
DEG分析
`DEG_Array()`	芯片数据差异表达分析
`DEG_meta()`	meta分析及森林图
`DEG_plot_boxplot()`	基于多个数据绘制感兴趣基因的箱线图
`DEG_prepare_GEOmatrix_exp()`	GEO来源matrix矩阵预处理，针对芯片数据，获取样本的测序数据，并进行探针注释。
`DEG_prepare_GEOmatrix_meta()`	GEO来源matrix矩阵预处理，获取样本的临床信息
`DEG_RNAseq()`	RNAseq数据差异表达
Plot可视化
`visualization_forest()`	可视化，绘制森林图
`visualization_manhattan()`	可视化，绘制Manhattan图
`visualization_volcano()`	可视化，绘制火山图
FUSION分析
`fusion_acatP()`	fusion聚合柯西关联检验
`fusion_assoc()`	fusion-twas分析
`fusion_cojo()`	fusion-cojo分析
`fusion_prepare_sumstat()`	fusion输入GWAS数据预处理
UTMOST分析
`utmost_joint_GBJ()`	utmost-twas跨组织分析
`utmost_single_tissue()`	utmost-twas单组织分析
其他分析
`ld_check_batch()`	批量进行ld check分析，作为共定位分析的补充方法
Tool实用函数
`transform_chrpos2rsid()`	根据CHR和POS匹配SNP数据
`transform_chrpos2rsid_pro()`	升级版：根据CHR和POS匹配SNP数据
`transform_ensg2symbol()`	基因ENSG转SYMBOL
`transform_hg19ToHg38()`	坐标轴转换，hg19转hg38
`transform_hg38ToHg19()`	坐标轴转换，hg38转hg19
`transform_mr2smr()`	MR输入文件转SMR输入文件
`transform_rsid2chrpos()`	根据SNP匹配CHR和POS数据
`transform_rsid2chrpos_pro()`	升级版：根据SNP匹配CHR和POS数据
`transform_symbol2ensg()`	基因SYMBOL转ENSG
`get_eaf_from_g1000()`	寻找eaf数据，基于1000基因组项目
`get_eaf_from_g1000_pro()`	升级版：寻找eaf数据，基于1000基因组项目
`get_latest_version()`	获取最新版本
`get_plink_exe()`	获取内置plink工具路径
`get_proxy_snp_from_g1000()`	寻找代理snp,基于1000基因组项目数据
`get_r_helper_exe()`	获取内置数据转换工具路径
`path.clean_paste()`	处理文件名拼接内容，防止存在特殊字符
`path.join()`	文件路径拼接
`append_col_customs()`	增加列，可自定义添加数据
`append_col_Fvalue()`	增加列，计算F值及R2
`append_col_or()`	增加列，增加or和95%ci

Reference

Q快速开始

Gwas数据预处理

MR分析

SMR分析

Coloc分析

PostGwas分析

DEG分析

Plot可视化

FUSION分析

UTMOST分析

其他分析

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