matlab分析成绩代码-PHESANT-MR-pheWAS-BMI:Phesant-MR-pheWAS-BMI
matlab分析成绩代码使用PHESANT的BMI的MR-pheWAS
该存储库随附本文：
Millard，LAC等。
使用孟德尔随机化方法（bioRxiv，2017）在30万以上个体中寻找BMI的因果关系。
环境细节
我使用以下语言版本：R-3.3.1-ATLAS，Stata
v14和Matlab-r2015a，以及软件包v0.15。
有关PHESANT的详细信息，请参见我们的。
该代码使用了一些在Linux环境中需要设置的环境变量。
我设置了一些永久性设置（我在各个项目中使用），并设置了一些临时性设置（仅与该项目相关）。
我使用以下方法临时设置了结果目录和项目数据目录：
export
RES_DIR=
"
${HOME}
/2016-biobank-mr-phewas-bmi/results/sample500k
"
export
PROJECT_DATA=
"
${HOME}
/2016-biobank-mr-phewas-bmi/data/sample500
"
通过将以下内容添加到我的~/.bash_profile文件中，我将IEU共享UKB数据目录和PHESANT代码目录（
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 109 个子文件 87KB ） matlab分析成绩代码-PHESANT-MR-pheWAS-BMI:Phesant-MR-pheWAS-BMI","children":[{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 362B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.97KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mapIds.m <span style='color:#111;'> 922B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"jscore.sh <span style='color:#111;'> 626B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"generate_snp_score97.m <span style='color:#111;'> 5.34KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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