2024-03-12

TwosampleMR

Liangping Cheng

12 三月, 2024

学习使用TwosampleMR

首先是安装必要的包,有的网络是打不开github的所以需要魔法帮忙下载,下载好了之后就能在自己的目录下安装了。

#install.packages("devtools")
#devtools::install_local("TwoSampleMR-master.zip")
#devtools::install_local("MRInstruments-master.zip")

加载R包,获取数据

You can also embed plots, for example:

## TwoSampleMR version 0.5.10 
## [>] New: Option to use non-European LD reference panels for clumping etc
## [>] Some studies temporarily quarantined to verify effect allele
## [>] See news(package='TwoSampleMR') and https://gwas.mrcieu.ac.uk for further details
## API: public: http://gwas-api.mrcieu.ac.uk/
## OpenGWAS updates:
##   Date: 2024-03-07
##   [>] There is exceptional load on the OpenGWAS servers.
##   [>] Urgent infrastructure development being performed.
##   [>] The servers will be unavailable for approximately 48 hrs.
##   [>] See other options for analysis: https://mrcieu.github.io/gwasvcf/.
## Extracting data for 65 SNP(s) from 1 GWAS(s)
## Harmonising Cheese intake || id:ukb-b-1489 (ukb-b-1489) and Coronary heart disease || id:ieu-a-7 (ieu-a-7)
## Removing the following SNPs for being palindromic with intermediate allele frequencies:
## rs1024853, rs26579
## Analysing 'ukb-b-1489' on 'ieu-a-7'
##   id.exposure id.outcome                              outcome
## 1  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
## 2  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
## 3  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
## 4  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
## 5  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
##                         exposure                    method nsnp          b
## 1 Cheese intake || id:ukb-b-1489                  MR Egger   62  0.1342111
## 2 Cheese intake || id:ukb-b-1489           Weighted median   62 -0.4300205
## 3 Cheese intake || id:ukb-b-1489 Inverse variance weighted   62 -0.4360602
## 4 Cheese intake || id:ukb-b-1489               Simple mode   62 -0.5269452
## 5 Cheese intake || id:ukb-b-1489             Weighted mode   62 -0.4311161
##          se         pval
## 1 0.4309722 7.565649e-01
## 2 0.1306445 9.964392e-04
## 3 0.1022658 2.008084e-05
## 4 0.3037105 8.778662e-02
## 5 0.2724922 1.187931e-01
##   id.exposure id.outcome                              outcome
## 1  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
## 2  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
##                         exposure                    method        Q Q_df
## 1 Cheese intake || id:ukb-b-1489                  MR Egger 81.96134   60
## 2 Cheese intake || id:ukb-b-1489 Inverse variance weighted 84.49375   61
##       Q_pval
## 1 0.03135632
## 2 0.02492620
## Analysing 'ukb-b-1489' on 'ieu-a-7'
##   id.exposure id.outcome                              outcome
## 1  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
##                         exposure
## 1 Cheese intake || id:ukb-b-1489
##                                                      method nsnp          b
## 1 Inverse variance weighted (multiplicative random effects)   62 -0.4360602
##          se         pval
## 1 0.1022658 2.008084e-05
##   id.exposure id.outcome                              outcome
## 1  ukb-b-1489    ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7
##                         exposure egger_intercept          se      pval
## 1 Cheese intake || id:ukb-b-1489    -0.009837988 0.007225505 0.1784265
## $`ukb-b-1489.ieu-a-7`
## Warning: Using linewidth for a discrete variable is not advised.
## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_errorbarh()`).
## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
image.png
## 
## attr(,"split_type")
## [1] "data.frame"
## attr(,"split_labels")
##   id.exposure id.outcome
## 1  ukb-b-1489    ieu-a-7
## $`ukb-b-1489.ieu-a-7`
image.png
## 
## attr(,"split_type")
## [1] "data.frame"
## attr(,"split_labels")
##   id.exposure id.outcome
## 1  ukb-b-1489    ieu-a-7
## $`ukb-b-1489.ieu-a-7`
## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_errorbarh()`).
## Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
image.png
## 
## attr(,"split_type")
## [1] "data.frame"
## attr(,"split_labels")
##   id.exposure id.outcome
## 1  ukb-b-1489    ieu-a-7
## $`ukb-b-1489.ieu-a-7`
image.png
## 
## attr(,"split_type")
## [1] "data.frame"
## attr(,"split_labels")
##   id.exposure id.outcome
## 1  ukb-b-1489    ieu-a-7

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 193,812评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,626评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,144评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,052评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 60,925评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,035评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,461评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,150评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,413评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,501评论 2 307
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,277评论 1 325
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,159评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,528评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,868评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,143评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,407评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,615评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容