本地数据单因素MR分析 — mr

简单版的mr分析,基于本地数据暴露与结局，进行单因素MR分析。

Usage,

mr_local(
  local_exp_path,
  local_out_path,
  out_path = "./",
  clump = T,
  clump_method = 1,
  clump_p = 0.99,
  clump_kb = 10000,
  clump_r2 = 0.001,
  bfile = NULL,
  exp_p = 5e-08,
  out_p = 1e-05,
  index_snp = F,
  find_proxy = T,
  plink_exe = get_plink_exe(),
  ld_r2 = 0.6,
  ld_kb = 1000,
  ld_nsnp = 5000,
  ld_maf = 0.01,
  mr_methods = c("mr_wald_ratio", "mr_ivw", "mr_weighted_median", "mr_two_sample_ml",
    "mr_egger_regression")
)

参数

local_exp_path: 本地暴露数据的地址
local_out_path: 本地结局数据的地址
out_path: 指定输出文件的地址
clump: 是否对本地数据进行clump
clump_method: clump使用方法，默认 1。 1，基于pval；2，基于1/zscore；3，当pval==0使用1/zscore正排序A1，当pval>0使用pval正排序A2，按照A1A2拼接，并给一个分数
clump_p: 如果clump=T, 同ieugwasr::ld_clump()的clump_p
clump_kb: 如果clump=T, 同ieugwasr::ld_clump()的clump_kb
clump_r2: 如果clump=T, 同ieugwasr::ld_clump()的clump_r2
bfile: 如果clump=T, bfile指定参考文件的位置，如e:/g1000_eur/g1000_eur
exp_p: 指定与暴露相关的p值的阈值，默认是5e-8。通过该阈值，筛选与暴露相关的snp。
out_p: 指定与结局相关的p值的阈值，默认是1e-5。通过该阈值，排除与结局相关的snp。
index_snp: 是否选定index_snp进行MR分析，默认为F。在基因表达或者蛋白表达e/pQTLs的时候，可以选择index-SNP进行后续的MR分析。参考文章：Yuan S, Xu F, Li X, et al. doi:10.1016/j.xcrm.2023.101174
find_proxy: 针对结局中未匹配到的snp，是否寻找代理工具变量，默认是T。
plink_exe: plink，默认内置最新plink工具。
ld_r2: 如果find_proxy=T,代理snp与缺失snp的r2满足的条件，默认是0.6。
ld_kb: 如果find_proxy=T,指定缺失snp的染色体范围，用以找代理snp，默认是1000kb。默认值参考https://www.cog-genomics.org/plink/1.9/ld#r，默认值为1Mb, 只对距离在1Mb之内的SNP位点进行分析。
ld_nsnp: 如果find_proxy=T, ld_nsnp默认值为5000，这个参数限定了一个SNP位点最多和5000个其他的SNP位点进行LD分析。默认值是参考gwasvcf::query_gwas进行设定。
ld_maf: 如果find_proxy=T,代理snp的maf满足的条件，默认是0.01。
mr_methods: mr分析中用到的方法，参考TwoSampleMR::mr_method_list()

值

mr分析过程中得到的两个文件，包括: table_s1_harmonise_data.csv,table_s2_mr_results.csv

Examples

mr_local(
local_exp_path = c("ieu-a-300.txt","ieu-a-301.txt","ieu-a-302.txt"),
local_out_path = c("ieu-a-7.txt"),
out_path = "./",
bfile = "./1kg.v3/EUR")