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孟德尔随机化-去除连锁平衡bug解决不了呜呜

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悬赏园豆:10 [待解决问题]

###################################去除连锁不平衡##################

读取暴露数据

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)

[1] 14575 15

去除连锁不平衡的SNP

exposure_dat_clumped=clump_data(exposure_data, clump_kb=10000, clump_r2=0.001)
dim(exposure_dat_clumped)

[1] 0 15

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.....

阿Uo的主页 阿Uo | 初学一级 | 园豆:192
提问于:2024-11-25 21:40
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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_colbeta_colse_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。

Technologyforgood | 园豆:7633 (大侠五级) | 2024-11-27 15:57
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