在进行孟德尔随机化分析时，去除连锁不平衡（LD）的过程正如您所描述的，如果在 clump_data 函数运行后数据的维度变为 (0, 15)，这意味着没有 SNP 被保留下来。您提到使用的是肠道菌群的数据，而其他人运行时却没有此问题。这可能与以下一些原因有关：

可能的原因及解决方案：

1. 输入数据中的SNP是否有重复：

   • 检查 exposure_data 中的 SNP 列（即 snp_col）是否有重复值。clump_data 函数通常依赖于 SNP 的唯一性。如果有重复的 SNP，它们可能被一并删除。
   • 可以通过以下代码检查重复：

     duplicate_snps <- exposure_data[duplicated(exposure_data$snp_col), ]
     

2. LD 相关性：

   • 您设置的 clump_r2（0.001）和 clump_kb（10000）可能太严格，特别是基因组中 SNP 的 LD 结构可能导致您的数据集中没有 SNP 能够满足这个要求。尝试放宽这两个参数：

     exposure_dat_clumped = clump_data(exposure_data, clump_kb=10000, clump_r2=0.1)
     

   • 观察是否会保留更多 SNP。

3. 数据预处理问题：

   • 确保 exposure_data 中的 SNP 与 LD 参考面板（如 1000 Genomes 或者其他特征的基因组数据）相匹配。如果您没有提供 LD 参考，那么 clump_data 将无法执行。
   • 确保数据类型和列名准确无误。特别注意 snp_col、beta_col、se_col 等列中的数据和列名是否正确。

4. 数据完整性：

   • 检查 exposure_data 中的缺失值和无效数据。任何 NA 值都可能影响 clumping 过程。
   • 尝试运行该行代码后加上一个检查，看是否存在 NA 值：

     sum(is.na(exposure_data))
     

5. 兼容性问题：

   • 有时您使用的 R 包版本可能会导致问题。确保 TwoSampleMR 以及相关的依赖包是最新的，并与您的 R 版本兼容。

6. 运行示例代码：

   • 运行一些基础的示例数据，确认 clump_data 能正常运行以验证其基本功能：

     example_data = data.frame(
       rsID = c("rs1", "rs2", "rs3", "rs4"),
       beta = c(0.1, -0.2, 0.05, 0.3),
       SE = c(0.01, 0.01, 0.02, 0.03),
       P.weightedSumZ = c(0.05, 0.01, 0.15, 0.07),
       eff.allele = c("A", "G", "C", "T"),
       ref.allele = c("T", "A", "G", "C"),
       bac = c("phenotype1", "phenotype2", "phenotype1", "phenotype2"),
       N = c(5000, 5000, 5000, 5000),
       chr = c(1, 1, 2, 2),
       bp = c(1000, 2000, 3000, 4000)
     )
     
     example_data_clumped = clump_data(example_data, clump_kb=10000, clump_r2=0.001)
     

总结

请逐步验证这些方面，并优化您的参数设置。如果问题依旧，请考虑用更简化的数据，逐步检查每一步的输出，以找到问题的确切位置。如果您仍然无法解决该问题，请分享更多详细的数据样本或背景信息，以便进一步帮助。