###################################去除连锁不平衡##################
exposure_data=read_exposure_data(filename="exposure_data.csv",
sep = ",",
snp_col = "rsID",
beta_col = "beta",
se_col = "SE",
pval_col = "P.weightedSumZ",
effect_allele_col="eff.allele",
other_allele_col = "ref.allele",
phenotype_col = "bac",
samplesize_col = "N",
chr_col="chr", pos_col = "bp",
clump=FALSE)
head(exposure_data)
dim(exposure_data)
exposure_dat_clumped=clump_data(exposure_data, clump_kb=10000, clump_r2=0.001)
dim(exposure_dat_clumped)
为什么我在运行这一步之后变为0了,我用的肠道菌群数据,别人运行完也不是这样的哇.....
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:
输入数据中的SNP是否有重复:
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。duplicate_snps <- exposure_data[duplicated(exposure_data$snp_col), ]
LD 相关性:
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)
数据预处理问题:
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。snp_col
、beta_col
、se_col
等列中的数据和列名是否正确。数据完整性:
exposure_data
中的缺失值和无效数据。任何 NA 值都可能影响 clumping 过程。sum(is.na(exposure_data))
兼容性问题:
TwoSampleMR
以及相关的依赖包是最新的,并与您的 R 版本兼容。运行示例代码:
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)
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。