Inferring p-values Warning messages: 1: In .fun(piece, ...) : Duplicated SNPs present in exposure data for phenotype 'genus.RuminococcaceaeUCG014.id.11371. Just keeping the first instance: . . . 2: In format_data(as.data.frame(exposure_dat), type = "exposure", snps = NULL, : The following columns are not present but are helpful for harmonisation eaf 此问题该怎么解决？

解决方法概述

• 检查Phenotype名称：确保指定了Phenotype的名称，避免使用默认值。
• 校正SNPs数据：确保effect_allele列的值仅包含A/C/T/G。
• 更新代码：使用l_inst替换l_full以解决simplerror错误。
• 数据格式检查：确保数据框包含必要的列，如SNP和effect_allele。

详细步骤

• 指定Phenotype名称：根据报错信息1，需要指定Phenotype的名称，避免程序使用默认的“exposure”或“outcome”。
• 校正SNPs数据：根据报错信息2，需要检查effect_allele列，确保所有值都是A/C/T/G，并对不符合的值进行替换。
• 代码更新：根据3，需要在multivariable_mr.R文件中将l_full替换为l_inst，以解决simplerror错误。
• 数据格式和列检查：根据45，确保数据框dat具有至少包含SNP列的表头，并且检查是否包含eaf等有助于数据协调的列。

警告信息处理

• 处理重复SNPs：根据9，如果exposure数据中存在重复的SNPs，需要检查并仅保留第一个实例。
• LD clumping：根据6，如果需要，可以在exposure数据上执行LD clumping，以提高数据的协调性。

附加信息

• GWAS catalog：如果使用GWAS catalog数据8，请确保数据是过滤和协调过的版本，以便于分析。
• 两样本孟德尔随机化：在教育研究中，可以使用两样本孟德尔随机化方法进行分析，但需注意数据的准确性和方法的适用性10。