TwoSampleMR实战教程之计算并解读MR结果

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在前几期的内容中，我和大家详细介绍了如何使用TwoSampleMR包读取暴露文件、去除存在连锁不平衡的SNP以及提取IV在结局中的信息，今天米老鼠将和大家介绍一下拿到数据后如何计算MR的结果并正确进行解读。

首先咱们运行一下之前的代码：

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library(TwoSampleMR)
bmi_exp <- extract_instruments(
 outcomes='ieu-a-835',
 clump=TRUE, r2=0.01,
  kb=5000,access_token= NULL
  )
dim(bmi_exp)
# [1] 80 15
t2d_out <- extract_outcome_data(
 snps=bmi_exp$SNP,
 outcomes='ieu-a-26',
 proxies = FALSE,
 maf_threshold = 0.01,
 access_token = NULL
)
dim(t2d_out)
# [1] 80 16

现在我们准备好了暴露和结局的信息了，接下来要做一步很重要的工作，米老鼠理解为将IV的效应等位基因（effect allele）对齐，英文就是harmonise，具体使用的就是TwoSampleMR包的harmonise_data()函数，具体代码如下：

代码语言：javascript
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mydata <- harmonise_data(
       exposure_dat=bmi_exp,
       outcome_dat=t2d_out,
       action= 2
       )

函数harmonise_data()只有三个参数，第一个和第二个参数分别是指定暴露数据和结局数据的，第三个参数action最重要，一般我们推荐使用默认值action=2即可，当然也可以使用action=3，这时候就表示去除所有存在回文结构的SNP。

注意了，mydata数据框有一列叫“mr_keep”，只有mr_keep是TRUE的SNP才是真正用于计算MR结果的IV。如果mr_keep是FALSE的话，那就说明这个SNP在计算MR结果时会被剔除。这个其实有点坑，会让很多刚入门的小伙伴认为mydata的所有SNP都是用来计算MR结果的。

最后，咱们只要简单使用mr()函数即可，代码如下：

代码语言：javascript
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res <- mr(mydata)
res

具体的输出结果如下图所示：

从图中我们不难看出，5种方法计算出来的结果是比较一致的，虽然MR Egger方法不显著，但是Inverse variance weighted （IVW）和Weighted median都是显著的，并且五个结果的效应值（b）都是正值，说明BMI的增加能导致糖尿病风险的升高。如果写到文章里的话，我们具体描述一下IVW的结果即可。

注意了，如果结局是一个二分类变量（通常是疾病），我们需要把b转化成OR，也即取b的自然指数即可。

除了上述5种计算方法外，TwoSampleMR包还提供了很多计算方法，比如随机效应模型和固定效应模型等，感兴趣的朋友可以通过mr_method_list()函数来了解。

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