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TwoSampleMR是MR-Base數(shù)據(jù)庫開發(fā)團(tuán)隊提供的R包，可以調(diào)用MR-Base數(shù)據(jù)庫中已有的gwas結(jié)果，來進(jìn)行2SMR分析，官方文檔鏈接如下

https://mrcieu.github.io/TwoSampleMR/

2SMR分析需要兩個輸入文件，第一個文件為遺傳變異與暴露因素的gwas結(jié)果，第二個文件為遺傳變異與結(jié)局變量的gwas結(jié)果。對于暴露因素相關(guān)的gwas結(jié)果，TwoSampleMR支持讀取自定義的結(jié)果，同時也支持直接調(diào)用MR-Base中的結(jié)果；對于結(jié)局變量相關(guān)的gwas結(jié)果，僅支持調(diào)用MR-Base中的結(jié)果。

分析的pipeline示意如下

分為了以下4大步

1.  read exposure data

讀取暴露因素的gwas結(jié)果，支持自定義，文件內(nèi)容示意如下

對于上述文件，讀取的代碼如下

2. read outcome data

讀取結(jié)局變量的gwas結(jié)果，僅支持讀取MR-base數(shù)據(jù)庫中的gwas結(jié)果，需要google賬號，讀取的代碼如下

3.  Harmonise data

調(diào)整暴露因素和結(jié)局變量的gwas結(jié)果，主要目的

1. 將SNP位點統(tǒng)一調(diào)整成正鏈

2. 根據(jù)allele和頻率判斷兩個gwas結(jié)果中的SNP位點是否一致，不一致的進(jìn)行去除

同一個位點在兩個gwas結(jié)果中鏈的方向不一致的情況示意如下

exposure effect = 0.5
effect allele = A
other allele = G
outcome effect = -0.05
effect allele = C
other allele = T

方向不一致的位點只需要統(tǒng)一調(diào)整成正鏈就可以了，snp位點不一致的情況示意如下

exposure effect = 0.5
effect allele = A
other allele = G
outcome effect = -0.05
effect allele = A
other allele = C

從allele可以看出，這兩個位點是不一致的，這樣的位點需要被去除。這部分對應(yīng)的代碼如下

4. 運行MR分析

協(xié)整之后就可以進(jìn)行MR分析了，對應(yīng)的代碼如下

默認(rèn)采用多種方法進(jìn)行MR分析。其中MR-Egger回歸和IVM方法還支持進(jìn)行異質(zhì)性的檢驗，用法如下

基因多效性則通過MR-Egger回歸的截距進(jìn)行判斷，代碼如下

TwoSampleMR對2SMR的過程進(jìn)行了高度封裝，保證了分析流程的易操作性，高準(zhǔn)確度，美中不足的是，結(jié)局變量的gwas結(jié)果不支持自定義，缺乏了一絲靈活性。