如何用R语言编辑用于孟德尔随机化分析用的VSF格式snp数据库

对于孟德尔随机化（Mendelian randomization）分析，您需要对SNP数据库进行处理和分析。下面是一些用R语言进行处理和分析SNP数据库的常用步骤：

下载和安装R语言：您可以从R官方网站（https://www.r-project.org/）下载和安装R语言。

安装必要的R包：您需要安装一些必要的R包来处理和分析SNP数据库，例如“tidyverse”、“data.table”、“qqman”等。

加载SNP数据库：您需要将SNP数据库加载到R中进行处理。您可以使用“read.table”或“data.table”函数来加载数据。

数据清洗和筛选：根据您的分析需求，您需要对数据进行清洗和筛选。例如，您可以删除缺失值、不合格的SNP、重复的SNP等。

基因型频率计算：您需要计算每个SNP的基因型频率，以便进行孟德尔随机化分析。您可以使用“data.table”函数或“tidyverse”包中的“group_by”和“summarize”函数来计算基因型频率。

质量控制：您需要进行SNP数据的质量控制，例如计算硬合度（hardy Weinberg equilibrium）、检查SNP的分布等。您可以使用“qqman”包中的函数来进行质量控制。

遗传仪器变量（genetic instrumental variables）选择：根据您的研究问题，您需要选择合适的遗传仪器变量来进行孟德尔随机化分析。您可以使用统计学方法，例如双向阻断检验（bidirectional block jackknife）、交叉验证等来选择遗传仪器变量。

孟德尔随机化分析：根据您的研究问题，您需要进行不同类型的孟德尔随机化分析，例如单SNP孟德尔随机化、仪器变量孟德尔随机化等。您可以使用“TwoSampleMR”包来进行孟德尔随机化分析。

结果可视化：最后，您需要将结果可视化。您可以使用“ggplot2”、“forestplot”等包来可视化孟德尔随机化分析结果。

代码如下：

安装相关R包

install.packages('devtools')
library('devtools')
install_github("MRCIEU/TwoSampleMR") #安装TwoSampleMR包
library('TwoSampleMR')
devtools::install_github("mrcieu/ieugwasr",force = TRUE)

获取MR base的表型ID，将结果保存为pheno_info.csv这个文件

ao <-available_outcomes(access_token=NULL) #获取GWAS数据，但近期Google限制，容易被墙
write.csv(ao,'pheno_info.csv',row.names=F）#将数据写入本地存储

查看pheno_info.csv文件，获取与暴露相关的工具变量的信息以及结局信息。这里选择暴露为obesity class 2 （ID = 91）， 结局为 type 2 diabetes (ID = 1090)

exp_dat <- extract_instruments(outcomes=91,access_token=NULL)
obesity_exp_dat <- clump_data(exp_dat) 
t2d_out_dat <- extract_outcome_data(snps=obesity_exp_dat$SNP, outcomes=1090, access_token=NULL)#提取结果信息
dat <- harmonise_data(exposure_dat =obesity_exp_dat, outcome_dat= t2d_out_dat)#数据合并，计算基因对结局的合并效应量

孟德尔随机化

results <- mr(dat)

OR值

OR <- generate_odds_ratios(results)

异质性检验

heterogeneity<- mr_heterogeneity(dat)

多效性检验

pleiotropy<- mr_pleiotropy_test(dat)