孟德尔随机化结果不一致

Question

孟德尔随机化结果不一致，编辑要求使用 LCV, cause, MR-presso这些方法来验证，有没有IEU常规在线分析代码加上这三种分析的代码

我的代码如下,能不能帮忙改一下

#多暴露因素对应一个结局 

# 安装所需的包（如果尚未安装）
# install.packages("remotes")
# remotes::install_github("MRCIEU/TwoSampleMR")

# 载入 TwoSampleMR 包
library(TwoSampleMR)

# 设置多个暴露因子和结果的数据ID
exposureIDs <- c("ieu-a-1185")   # 暴露因子数据ID
outcomeID <- "ieu-a-1185"    # 结果数据ID

# 设置工作目录
setwd("E:\\zhuomian\\Nitrogen dioxide air pollution\\多暴露因素对1疾病\\01多暴露因素对一个疾病（结果）联系")

# 创建一个空的数据框，用于存储所有结果
finalResults <- data.frame()

# 循环处理每个暴露因子
for (exposureID in exposureIDs) {
  # 提取暴露因子数据  p1数值可调整
  exposure_dat <- extract_instruments(exposureID, p1 = 1e-6, clump = TRUE)
  
  # 提取结果数据
  outcome_dat <- extract_outcome_data(snps = exposure_dat$SNP, outcomes = outcomeID)
  
  # 将暴露因子数据和结果数据进行协调
  dat <- harmonise_data(exposure_dat, outcome_dat)
  
  # 提取需要保留的数据用于后续分析
  outTab <- dat[dat$mr_keep == "TRUE", ]
  write.csv(outTab, file = paste0("table.SNP_", exposureID, ".csv"), row.names = FALSE)
  
  # 进行 MR 分析
  mrResult <- mr(dat)
  
  # 选择特定的 MR 方法进行分析
  # 可以根据需要进行选择，以下为几种可选方法
  # mr_method_list()$obj
  mrResult <- mr(dat, method_list = c("mr_ivw", "mr_egger_regression", "mr_weighted_median", "mr_simple_mode", "mr_weighted_mode"))
  
  # 生成 Odds Ratios（OR）的表格
  mrTab <- generate_odds_ratios(mrResult)
  write.csv(mrTab, file = paste0("table.MRresult_", exposureID, ".csv"), row.names = FALSE)
  
  # 进行异质性检验
  heterTab <- mr_heterogeneity(dat)
  write.csv(heterTab, file = paste0("table.heterogeneity_", exposureID, ".csv"), row.names = FALSE)
  
  # 进行多重性检验
  pleioTab <- mr_pleiotropy_test(dat)
  write.csv(pleioTab, file = paste0("table.pleiotropy_", exposureID, ".csv"), row.names = FALSE)

  # 将每次循环中生成的结果追加到总的结果数据框
  finalResults <- rbind(finalResults, cbind(exposureID = exposureID, mrTab))
}

# 将 dev.off() 移到循环外部
dev.off()

# 将最终的结果写入一个总的CSV文件
write.csv(finalResults, file = "finalResults.csv", row.names = FALSE)

和这个

# 安装所需的包（如果尚未安装）
# install.packages("remotes")
# remotes::install_github("MRCIEU/TwoSampleMR")

# 载入 TwoSampleMR 包
library(TwoSampleMR)

# 设置暴露因子和结果的数据ID
exposureID = "ieu-a-1185"   # 暴露因子数据ID
outcomeID = "ieu-a-1185"     # 结果数据ID

# 设置工作目录
setwd("E:\\zhuomian\\Nitrogen dioxide air pollution\\多暴露因素对1疾病\\02对有意义的进行可视化")

# 提取暴露因子数据  p1数值可调整
exposure_dat <- extract_instruments(exposureID, p1 = 1e-6, clump = TRUE)

# 提取结果数据
outcome_dat <- extract_outcome_data(snps = exposure_dat$SNP, outcomes = outcomeID)

# 将暴露因子数据和结果数据进行协调
dat <- harmonise_data(exposure_dat, outcome_dat)

# 提取需要保留的数据用于后续分析
outTab = dat[dat$mr_keep == "TRUE", ]
write.csv(outTab, file = "table.SNP.csv", row.names = FALSE)

# 进行 MR 分析
mrResult = mr(dat)

# 选择特定的 MR 方法进行分析
# 可以根据需要进行选择，以下为几种可选方法
# mr_method_list()$obj
mrResult = mr(dat, method_list = c("mr_ivw", "mr_egger_regression", "mr_weighted_median", "mr_simple_mode", "mr_weighted_mode"))

# 生成 Odds Ratios（OR）的表格
mrTab = generate_odds_ratios(mrResult)
write.csv(mrTab, file = "table.MRresult.csv", row.names = FALSE)

# 进行异质性检验
heterTab = mr_heterogeneity(dat)
write.csv(heterTab, file = "table.heterogeneity.csv", row.names = FALSE)

# 进行多重性检验
pleioTab = mr_pleiotropy_test(dat)
write.csv(pleioTab, file = "table.pleiotropy.csv", row.names = FALSE)

# 生成散点图
pdf(file = "pic.scatter_plot.pdf", width = 7.5, height = 7)
mr_scatter_plot(mrResult, dat)
dev.off()

# 生成森林图
res_single = mr_singlesnp(dat)
pdf(file = "pic.forest.pdf", width = 7, height = 9)
mr_forest_plot(res_single)
dev.off()

# 生成漏斗图
pdf(file = "pic.funnel_plot.pdf", width = 7, height = 9)
mr_funnel_plot(singlesnp_results = res_single)
dev.off()

# 生成留一图
pdf(file = "pic.leaveoneout.pdf", width = 7, height = 9)
mr_leaveoneout_plot(leaveoneout_results = mr_leaveoneout(dat))
dev.off()

Answer 1

以下内容由CHATGPT及笑面虎共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】： 您提问的目的是解决孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）分析中结果不一致的问题。编辑要求您使用留一法（Leave-One-Chromosome-Out, LCV）、因果推断（cause）、MR-PRESSO等方法来验证您的MR分析结果。您需要在现有的R代码基础上，集成这些方法以进行更全面的分析。

【问题出现原因】： 孟德尔随机化结果不一致可能由多种因素引起，包括但不限于：

1. 遗传工具的弱效应（weak instruments）问题。
2. 异质性（heterogeneity），即不同的遗传工具对暴露和结果的效应大小或方向不一致。
3. 混杂因素，可能存在于遗传工具和暴露或结果之间。
4. 多效性（pleiotropy），即遗传工具可能同时影响多个通路，导致结果的偏差。

【问题解决方案】： 为了解决这个问题，您需要在R代码中集成LCV、cause和MR-PRESSO方法。这些方法可以帮助您评估MR分析的稳健性和潜在的混杂因素。

【提供代码】： 由于集成LCV、cause和MR-PRESSO方法需要额外的R包和代码，以下是一些基础的指导和代码片段，用于集成这些方法：

1. TwoSampleMR包已经安装并加载，这是进行MR分析的基础。
2. MR-PRESSO需要单独安装，可以使用以下命令安装：

   # install.packages("remotes")
   remotes::install_github("MRCIEU/MRPRESSO")
   

3. CAUSE可能指的是使用因果推断的方法，如MR-Egger回归或加权模式（weighted mode）等，这些方法已经在您的代码中使用了。
4. LCV在TwoSampleMR包中可能没有直接实现，但可以通过编写自定义函数来实现。

以下是集成MR-PRESSO的示例代码片段：

# 载入 MRPRESSO 包
library(MRPRESSO)

# 假设 dat 是经过harmonise_data处理后的数据框
# 使用MRPRESSO进行分析
mrpresso_result <- mr_presso(dat)

# 输出MRPRESSO结果
print(mrpresso_result)

【代码运行方式】： 您需要在R环境中运行这些代码。确保您已经安装了所有必需的包，并且您的工作环境设置正确。

【代码预期运行结果】： 代码运行后，您将得到MR分析的结果，包括传统的MR分析结果和使用MR-PRESSO方法的结果。这些结果将帮助您评估MR分析的稳健性。

【推荐相关链接】：

• TwoSampleMR包官方文档：https://mrcieu.github.io/TwoSampleMR/
• MRPRESSO包GitHub页面：https://github.com/MRCIEU/MRPRESSO
• 孟德尔随机化方法的综述：https://www.nature.com/articles/nrg.2018.26

请注意，集成这些方法可能需要对您的代码进行更深入的修改，并且可能需要对这些方法有更深入的理解。如果您不熟悉这些方法，可能需要进一步的学习和探索。