本地harmonised_data的MR presso分析 — mr_add

当多效性分析提示MR分析中的工具变量存在多效性的时候，可以基于table_s1_harmonise_data.csv进行mr_add_presso分析，排除存在多效性的SNP之后，将生成table_s1_harmonise_data(outlier_filtered).csv，该文件可作为mr_local_harmonised的输入文件，再次进行MR分析。

Usage,

mr_add_presso(
  harmonise_data_path = "",
  mr_results_path = "",
  NbDistribution = 3000,
  SignifThreshold = 0.05,
  run_pleiotropy_sig = T,
  out_path = "./"
)

参数

harmonise_data_path: MR分析过程中生成的table_s1_harmonise_data.csv文件地址
mr_results_path: MR分析过程中生成的table_s2_mr_results.csv文件地址
NbDistribution: 迭代的次数，默认是3000。迭代次数越多，运行时间越长
SignifThreshold: 显著性的阈值，默认是0.05。
run_pleiotropy_sig: 是否仅执行多效性检验满足p<0.05的暴露-结局的mr_presso分析，默认为T。反之则全部的暴露和结局对均执行mr_presso分析。
out_path: 输出文件的路径

值

在指定输出文件夹下创建mr_presso文件夹，并输出mr presso分析结果

Examples

mr_add_presso(
 harmonise_data_path = "./table_s1_harmonise_data.csv",
 mr_results_path = "./table_s2_mr_results.csv",
 NbDistribution = 3000,
 SignifThreshold = 0.05,
 out_path = "./")