MRlap运行频繁报错的问题

Question

向大家提问：我在利用MRlap做重叠率分析时频繁报错：

exposure = import('e1.csv')
outcome = import('e2.csv')

A = MRlap::MRlap(exposure = exposure,
          exposure_name = "e1",
          outcome = outcome,
          outcome_name = "e2",
          ld = system.file("Data/eur_w_ld_chr", package="MRlapPro"),
          hm3 = system.file("Data/eur_w_ld_chr", "w_hm3.snplist", package="MRlapPro")
          )

<<< Preparation of analysis >>> 
> Checking parameters 
The p-value threshold used for selecting MR instruments is: 5e-08 
The distance used for pruning MR instruments is:  500 Kb 
Distance-based pruning will be used for MR instruments 
> Processing exposure (e1) summary statistics... 
# Preparation of the data... 
The data.frame used as input is: "exposure".  
   SNPID column, ok - CHR column, ok - POS column, ok - ALT column, ok - REF column, ok - BETA column, ok - SE column, ok - N column, ok 
> Processing outcome (e2) summary statistics... 
# Preparation of the data... 
The data.frame used as input is: "outcome".  
   SNPID column, ok - CHR column, ok - POS column, ok - ALT column, ok - REF column, ok - BETA column, ok - SE column, ok - N column, ok 
<><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><><> 
<<< Performing cross-trait LDSC >>>  
> Munging exposure data... 
> Munging outcome data... 
> Running cross-trait LDSC... 
错误于h(simpleError(msg, call)): 
  在为函数“t”选择方法时计算参数“x”时出错：非整合参数

之前以为是数据的问题，后来按照要求作了认真的清洗，也没有解决，反而一直在报错。问AI也没有得到妥善的解决，请问这是什么原因呢？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

根据您提供的错误信息，看起来是在运行MRlap进行交叉性状LDSC分析时遇到了问题。错误提示是关于函数“t”在选择方法时计算参数“x”出错，并且指出是非整合参数。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据格式问题：确保您的输入数据格式正确且符合MRlap的要求。检查"exposure"和"outcome"数据框中是否包含所有必需的列（如SNPID、CHR、POS、ALT、REF、BETA、SE、N等），并且确保每列的数据类型正确。
2. 数据质量问题：尽管您已经对数据进行了清洗，但可能仍然存在一些不符合要求的数据行或异常值。请仔细检查数据中是否有缺失值、无限值或不符合逻辑的值。
3. 包或函数依赖问题：确保您已正确安装并加载了MRlap及其依赖包，并且所有函数和依赖都是最新的版本。有时，旧版本的包或函数可能会导致不兼容或错误。
4. 文件路径问题：检查您提供的文件路径是否正确，并且确保指定的文件存在于指定的路径中。

为了更具体地解决问题，您可以尝试以下步骤：

1. 检查数据框的列名和数据类型，确保它们与MRlap的要求一致。
2. 逐行检查数据，查找可能的异常值或缺失值。
3. 确保您的R环境和包都是最新版本，并尝试重新安装MRlap及其依赖包。
4. 如果问题仍然存在，请尝试查看MRlap的文档或相关论坛，以获取更多关于错误信息的细节或解决方案。

如果以上步骤无法解决问题，建议您提供更多关于数据格式和结构的详细信息，以便更好地帮助您解决问题。