孟德尔随机化代码孟德尔随机化代码 孟德尔随机化代码是一种实验设计方法,可以帮助研究者控制实验中的混杂因素,从而得出更准确的结论。该方法的基本原理是将实验对象随机分配到不同的处理组,从而避免了混杂因素对结果造成的影响。以下是孟德尔随机化代码的示例: ``` #孟德尔随机化代码 set.seed(123) #设定随机数种子,...
步骤4:孟德尔随机化分析及结果可视化 > ## 6,进行孟德尔随机化分析> res = mr(dat)Analysing 'ieu-a-2' on 'ieu-a-7'> ## 7,异质化分析> mr_heterogeneity(dat) id.exposure id.outcome outcome exposure method Q1 ieu-a-2 ieu-a-7 Coronary heart disease || id:ieu-a-7 Body mass index ||...
随机效应模型("random")是一种乘法随机效应模型,允许加权线性回归中的过度分散(残差标准误差不固定为 1,但不允许取低于 1 的值)。固定效应模型("fixed")将残差标准误差设为 1。默认 "设置是在有 3 个或更少的遗传变异时使用固定效应模型,否则使用随机效应模型。robust表示该方法是否应使用 robustbase 软件包中的...
“https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41467-024-46927-z/MediaObjects/41467_2024_46927_MOESM5_ESM.xlsx 代码语言:javascript 复制 source("step1_lib.R") 这里包括了将近4000个trait,所以我用了循环 代码语言:javascript 复制 options(ieugwasr_api='gwas-api.mrcieu.ac.uk/')# ...
https://gwas.mrcieu.ac.uk/datasets/(直接复制ID) #安装并加载需要的包 ##install.packages("remotes") ##remotes::install_github("MRCIEU/TwoSampleMR") #读取暴露数据 library(TwoSampleMR) #生成exposure_dat文件 exposure_dat<-extract_instruments(outcomes='已复制的暴露ID号',clump=TRUE, ...
孟德尔随机化代码实现 安装并载入软件包: install.packages("devtools") devtools::install_github("MRCIEU/TwoSampleMR")install_github("MRCIEU/TwoSampleMR")library("devtools")library(TwoSampleMR) 运行TSMR 提取暴露因素的工具变量 options(ieugwasr_api = 'gwas-api.mrcieu.ac.uk/')#让IEU网站即时出...
孟德尔随机化代码 · 4篇 此代码对应视频课程BV1TcHXezEU7,希望会对大家有所帮助。 1.FinnGen数据读取与整理 #读取暴露数据exposure_finn = vroom("finngen_R10_BMI_IRN.gz")head(exposure_finn)exposure_finn = format_data(dat = exposure_finn, type = "exposure", snp_col = &...
中介效应代码孟德尔随机化的具体分析思路和步骤如下: 1. RA to AAS TWMR(得到总效应,beta_all)。 2. AAS to RATWMR(确定可以做中介)。 3. RA to CRP TWMR(得到beta1)。 4. CRP to AAS TWMR(得到beta2)。 5. 中介效应:beta12=beta1*beta2。 6. 直接效应:beta_dir=beta_all-beta12。 在实际...
孟德尔随机化代码 在遗传学中,孟德尔随机化是一种常用的方法,用于随机将不同基因型的个体分配到不同的处理或对照组中。这种方法可以控制基因型在实验中的分布,从而消除基因型对实验结果的影响。下面是一个示例代码,用于实现孟德尔随机化: ```python import random def mendelian_randomization(n, ratio): ''' ...
两样本孟德尔随机化/1kg.v3/EUR",plink_bin=plinkbinr::get_plink_exe(),pop="EUR")exposure_HDL_clump=ieugwasr::ld_clump(dplyr::tibble(rsid=HDL_pval$SNP,pval=HDL_pval$pval.exposure),clump_kb=10000,clump_r2=0.001,clump_p=1,bfile="D:/教学/B站/MR教学/两样本孟德尔随机化/1kg.v3/EUR",...