【孟德尔随机化 LDSC基因评分结果解读】

LDSC基因评分
#LDSC
library(MendelR)
#如果是要做IEU在线数据库的 先下载到本地
#做LDSC分析时 需要完整的GWAS文件
#使用TwoSampleMR接口时，只能是MRBase中的数据，即IEU id
#这个接口贼慢 而且容易中断 根本用不了
#TwoSampleMR::ldsc_h2()
#TwoSampleMR::ldsc_rg()
#最好是下载到本地 进行分析
#IEU上下载的VCF文件 可以使用analsis_vcf 进行转换

#analsis_vcf(“ieu-a-2.vcf.gz”) #BMI
#analsis_vcf(“ieu-b-2.vcf.gz”) #AD

#ldsc_h2
cal_ldsc_h2(“ieu-a-2.vcf.gz.csv”, pop=“EUR”)
cal_ldsc_h2(“ieu-b-2.vcf.gz.csv”, pop=“EUR”)

#注意 ieu-b-2.vcf.gz.csv 中没有对应的samplesize列 无法进行rg方法 需要使用增加
#add_samplesize(“ieu-b-2.vcf.gz.csv”, 63926)
#ldsc_rg
cal_ldsc_rg(“ieu-a-2.vcf.gz.csv”, “gen_samplesize_ieu-b-2.vcf.gz.csv”,
trait_name1 = “BMI”, trait_name2 = “AD”)

三、结果解读
查看LDSC的结果，你可以考虑以下几个步骤：
遗传相关性估计：查看LDSC结果中给出的遗传相关性估计值。这些值表示不同遗传变异与研究表型之间的遗传相关性大小。一般来说，较高的遗传相关性估计值表示较强的遗传贡献。
标准误差se：了解LDSC结果中给出的遗传相关性估计的标准误差。标准误差可以帮助评估遗传相关性估计的可靠性。较小的标准误差表示较可靠的估计结果。
p值：检查LDSC结果中给出的遗传相关性的p值。p值表示遗传相关性的统计显著性。较小的p值表示遗传相关性结果具有统计显著性。参考阈值0.05。

Mean chisq：
代表了每个SNP的卡方值的平均值
较大的Mean chisq值表示SNP与目标性状之间存在较强的关联，而较小的Mean chisq值表示关联较弱或不存在。

Lambda GC：
评估GWAS中的遗传结构偏倚，即由于种族结构或近亲关系等因素导致的假阳性结果。
Lambda GC通常用于判断是否存在遗传结构的偏倚。如果Lambda GC的值明显大于1（通常大于1.05），则可能存在遗传结构的偏倚。

intercept：
表示在没有考虑任何遗传变异的情况下，目标复杂性状的方差
截距的解释可以理解为复杂性状的基础风险或背景风险（混淆因素）。
它表示在没有考虑任何遗传因素的情况下，复杂性状的预期方差。
截距的数值通常为正数，表示复杂性状的基础风险存在。
intercept_se: 截距标准误

ratio:
表示遗传变异对复杂性状的贡献相对于基础风险（混淆因素）的比例
比率的解释可以理解为遗传因素对复杂性状的相对贡献程度。
比率的数值通常为正数，表示遗传因素对复杂性状的贡献为正。
较高的比率值表示遗传因素在复杂性状中的贡献较大，而较低的比率值表示遗传因素的贡献较小。
ratio_se:标准误

观测到的遗传贡献：
h2_observed: 表示已观测到的遗传贡献 越大越好
h2_observed_se: 表示已观测到的遗传贡献标准误 越小越好
h2_Z:遗传相关性Z评分=h2_observed/h2_observed_se
h2_p: 遗传相关性的p值 要求小于0.05