双样本孟德尔随机化(MR)本地数据的导入和分析
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使用本地GWAS的暴露和结局数据进行孟德尔随机化分析的详细步骤如下：
第一步，获得相关表型的GWAS数据。GWAS数据的来源可以是公共数据库或GWAS meta分析，但最正确的做法是从PubMed等数据库中搜索相关表型的GWAS meta文献，直接从文献的“数据可用性声明”一栏中找到下载地址。暴露因素的GWAS数据来源人群和结局因素的GWAS数据来源人群必须是同一人种的不同人群。下载的GWAS数据需要包含dbSNP、Effect Allele、Other Allele、beta值、SE值、显著性p值等信息。对于.vcf.gz格式的数据需要进行预处理。
第二步，从暴露因素中提取工具SNP。对于包含全部SNP的数据，提取工具SNP；如果从先前的孟德尔随机化文章中找相关的SNP进行使用，则不需要这一步。进行过滤和去除连锁不平衡、弱工具变量、混杂因素的SNP，确保只留下强效且的工具变量。
第三步，寻找结局中存在的工具SNP。导入记录工具变量SNP的文件，导入结局GWAS数据，并提取结局数据和暴露数据的交集，即寻找工具变量在结局数据中的状态。去除p值小于0.05的工具变量，以保证工具变量与结局不相关。
第四步，完成孟德尔随机化分析。整合结局数据和暴露数据，进行Harmonization函数处理，输出用于孟德尔随机化的工具变量。检测工具变量中的偏倚SNP，输出5种方法的孟德尔随机化结果（如IVW、MR-Egger等），并生成相应的图片。
通过以上步骤，可以完成双样本孟德尔随机化分析，为研究暴露因素与结局因素之间的因果关系提供有力支持。在进行分析时，需要注意GWAS数据的人群一致性，确保分析结果的可靠性。
