🚀 新手上手说明（建议先读）
如果你是第一次接触MR，建议按“基础概念 → 数据读取 → 2SMR主流程 → 敏感性分析 → 进阶专题”顺序学习。
背景介绍
MR是用遗传变异做工具变量的因果推断方法。对于新手，先确保能独立完成“数据标准化 + harmonise + 主分析 + 质控”四步，再进阶中介与多变量模型。
备注（统一三段）
🗺️ 学习路线
📊 Meta分析基础
🧬+📊 MR联合Meta分析
🔬 PheWAS 专题
PheWAS 全表型关联分析
入门 🆕 新增从 SNP 到全表型：PheWAS 原理介绍、mrasst/ieugwasr 实操、常用工具汇总
mrasst 包实操
实战基于 UK Biobank 的 PheWAS + MR 因果验证完整流程
ieugwasr 包实操
实战直接调用 IEU GWAS API 进行 PheWAS 分析，OR值计算
PheWAS 工具汇总
工具PHESANT、Phewas R Package、PLINK 命令行、在线工具
📚 全部教程
孟德尔随机化完整教程
实战从GWAS数据到因果推断：TwoSampleMR完整流程，F统计量计算、MR-PRESSO、Steiger检验全套代码
中介孟德尔随机化
高级 🆕 新增暴露→中介因子→结局的因果路径分解，完整中介分析流程，Bootstrap置信区间计算
多变量孟德尔随机化（MVMR）
高级 🆕 新增同时分析多个暴露的因果效应：TwoSampleMR、MendelianRandomization、MVMR包完整教程
肠道菌群与心脏磁共振MR分析
实战探索肠道菌群与CMR指标的因果关系：工具变量筛选、F统计量、通路富集分析
糖尿病肾病MR分析
实战血糖水平与糖尿病肾病的因果关系：完整敏感性分析、MR-PRESSO离群值检测
药物靶向MR分析
高级 🆕 新增利用药物靶点基因作为工具变量，评估药物靶点的因果效应（HMGCR、PCSK9、NPC1L1）
🆕 新增专题
💡 必学小Tips
chr:pos对齐合并
实操解决GWAS数据只有chr:pos没有rsid的对齐问题，merge函数使用详解。
F统计量计算
质控工具变量强度评估，弱工具变量偏倚详解，F与p值对照表。
本地Clump操作
实操解决在线clump 502报错问题，plink本地连锁不平衡分析。
Power值计算
质控MR分析统计功效评估，在线工具与公式计算方法。
GWAS列名详解
基础常见GWAS数据列名对照表，SNP/beta/se/eaf各数据库差异。
森林图绘制
实操使用forestploter绘制发表级森林图，完整代码与主题设置。
VCF文件读取
基础vroom一行代码读取VCF文件，快速处理大型基因变异数据。
MR-PRESSO解读
质控水平多效性检验与离群值检测，结果解读与校正方法。
FDR计算
质控多重检验校正，Benjamini-Hochberg方法与qvalue包使用。
STROBE-MR投稿规范
基础孟德尔随机化论文写作检查清单，20项完整checklist。
📦 前置准备
📦R包安装
install.packages(c( "TwoSampleMR", "MRPRESSO", "MendelianRandomization", "MVMR", "data.table", "dplyr", "openxlsx" ))
🗂️GWAS数据来源
- ✓IEU OpenGWAS Project
- ✓GWAS Catalog
- ✓UK Biobank
- ✓FinnGen
📖推荐阅读
- 📄Bowden J et al. 2015 IJE
- 📄Sanderson E et al. 2022 IJE
- 📄Hemani G et al. 2018 Nat Genet