使用cpassoc跨性状关联分析

详见：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6417431/。 输入数据必须包含以SNP、CHR、BP、effect_allele、other_allele、Z为列名数据内容。

Usage

META_CPASSOC_cross_gwas(
  GWASfile = c("./dat1.txt", "./dat1.txt"),
  GWAS_samplesizes = c(10000, 2000),
  GWAS_name = NULL,
  mvrnorm_n = 1e+06,
  methods_sig = "SHet",
  sig_pval = 5e-08,
  filer_Zscores = TRUE,
  save_name = "CPASSOC",
  save_path = "./CPASSOC",
  cores = 4
)

Arguments

GWASfile

包含两个或多个GWAS数据文件的路径，可由format_dat()转换的MTAG格式数据，如c("./dat1.txt", "./dat1.txt")。

GWAS_samplesizes

性状样本量大小，如c(10000, 2000)。

GWAS_name

输入GWAS性状的名称，如c("trait1", "trait2")

mvrnorm_n

多元正态分布随机样本的数量，默认为1e6。

methods_sig

"SHet"或"SHom"，提取显著性SNP的检验方法，默认"SHet"。

sig_pval

跨性状关联分析SNP的显著性阈值，默认5e-8。

filer_Zscores

是否过滤Z-scores绝对值大于1.96的SNP，默认TRUE。

save_name

保存文件的文件名称。

save_path

文件保存路径。

cores

并行运算电脑的线程数。

Value

显著关联分析结果