大家好，我是鄧飛，今天介紹一下TwoSampleMR包如何設(shè)置token，從而可以使用數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行孟德爾隨機(jī)化的分析。

1，安裝TwoSampleMR包

這個(gè)包在github上面，之前流行用devtools包安裝github上的R包，但是devtools本身就特別難安裝，好在現(xiàn)在有了 remotes包，這個(gè)包比較好安裝，進(jìn)而github上面的包也比較好安裝了。

# install.packages("remotes")library(remotes)install_github("MRCIEU/TwoSampleMR")

將上面的代碼貼到Rstudio中執(zhí)行，就可以了。如果顯示沒有 remote包，就把注釋去掉，再運(yùn)行就行了。

2， 運(yùn)行MR示例數(shù)據(jù)

library(TwoSampleMR)
# List available GWASsao <- available_outcomes()
# Get instrumentsexposure_dat <- extract_instruments("ieu-a-2")
# Get effects of instruments on outcomeoutcome_dat <- extract_outcome_data(snps=exposure_dat$SNP, outcomes = "ieu-a-7")
# Harmonise the exposure and outcome datadat <- harmonise_data(exposure_dat, outcome_dat)
# Perform MR

然后發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò)了：

> library(TwoSampleMR)TwoSampleMR version 0.6.8 
載入程輯包：'TwoSampleMR’
The following object is masked from 'package:remotes’:
    add_metadata
> # List available GWASs> ao <- available_outcomes()Error in `dplyr::bind_rows()`:! Argument 1 must be a data frame or a named atomic vector.

報(bào)錯(cuò)的信息是：Error in dplyr::bind_rows():
! Argument 1 must be a data frame or a named atomic vector.
Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

看起來是dplyr的錯(cuò)，其實(shí)不是，繼續(xù)運(yùn)行看看能不能讀取ieu的數(shù)據(jù)：

> bmi_exp_dat <- extract_instruments(outcomes = 'ieu-a-2')

現(xiàn)在的報(bào)錯(cuò)信息是：> bmi_exp_dat <- extract_instruments(outcomes = 'ieu-a-2')
Error in if (nrow(d) == 0) return(NULL) : 參數(shù)長(zhǎng)度為零

憂傷，如果你以為自己是R語言大神，想從R語言包安裝的角度，包沖突的角度去解決問題，最后很大可能是 砸電腦?。?！

正確的解決方法，是查看官網(wǎng)，如果你把報(bào)錯(cuò)信息貼到網(wǎng)上面，大概率也是找不到答案，因?yàn)橹?code style="word-wrap: break-word;margin: 0 2px;background-color: rgba(27,31,35,.05);font-family: Operator Mono, Consolas, Monaco, Menlo, monospace;word-break: break-all;line-height: 1.5;font-size: 14px;padding: 3px 5px;border-radius: 2px;color: #009688;">TwoSampleMR還沒有這個(gè)問題，網(wǎng)上的東西是互相抄，垃圾信息滿天飛，第一手資料永遠(yuǎn)是官網(wǎng)。

https://mrcieu./ieugwasr/articles/guide.html

里面有一句話：

From 1st May 2024, most queries to the OpenGWAS API will require user authentication. For more information on why this is necessary, see this [blog post](https://blog./posts/user-auth-spring-2024/).

從2024年5月1號(hào)，TwoSampleMR包需要設(shè)置token之后，才可以訪問數(shù)據(jù)庫，所以，下面就是如何設(shè)置token的問題了。

3，TwoSampleMR設(shè)置token

官方推薦方案：

A：更新你的R包

Please update your TwoSampleMR and ieugwasr packages - you can use the following command to do this.

install.packages("TwoSampleMR", repos = c("https://mrcieu.v", "https://cran."))

B：設(shè)置token

Then you need to obtain an OPENGWAS_JWT token - see the ieugwasr documentation https://mrcieu./ieugwasr/articles/guide.html - and store it in your .Renviron file - then restart R.

• Login to https://api./profile/

• Generate a new token

• Add OPENGWAS_JWT=<token> to your .Renviron file. This file could be either in your home directory or in the working directory of your R session. You can check the location of your .Renviron file by running Sys.getenv("R_ENVIRON_USER") in R.

• Restart your R session

• To check that your token is being recognised, run [ieugwasr::get_opengwas_jwt()](https://mrcieu./ieugwasr/reference/get_opengwas_jwt.html). If it returns a long random string then you are authenticated.

• To check that your token is working, run [user()](https://mrcieu./ieugwasr/reference/user.html). It will make a request to the API for your user information using your token. It should return a list with your user information. If it returns an error, then your token is not working.

下面，我將上面的步驟，結(jié)合我自己的成功操作過程，介紹一下，跟著我的步驟，你也肯定能搞定啦！

3.1 登錄opengwas，注冊(cè)一下

登錄注冊(cè)，用github賬號(hào)，https://api./profile/

3.2 創(chuàng)建token

按照下面的截圖就能搞定。

把token復(fù)制一下。

3.3 在R語言中檢測(cè)是否有token

如果之前沒有設(shè)置過，肯定是沒有的。

 Sys.getenv("R_ENVIRON_USER")

我的返回結(jié)果：

> Sys.getenv("R_ENVIRON_USER")[1] ""

可以看到，沒有設(shè)置。

那就需要在文檔文件夾中，新建一個(gè).Renviron文件

3.4 把token放到新建的.Renviron文件中

OPENGWAS_JWT="這里粘貼你的token"

3.5 重啟R語言（必須）

重啟R語言，然后鍵入下面代碼，測(cè)試token是否設(shè)置成功：

## 測(cè)試token是否有效library(ieugwasr)user()

可以看到個(gè)人的信息，就設(shè)置成功了。

4. 測(cè)試MR示例數(shù)據(jù)

library(TwoSampleMR)
# List available GWASsao <- available_outcomes()
# Get instrumentsexposure_dat <- extract_instruments("ieu-a-2")
# Get effects of instruments on outcomeoutcome_dat <- extract_outcome_data(snps=exposure_dat$SNP, outcomes = "ieu-a-7")
# Harmonise the exposure and outcome datadat <- harmonise_data(exposure_dat, outcome_dat)
# Perform MRres <- mr(dat)

運(yùn)行結(jié)果：

作圖結(jié)果：

這就搞定了。