07 · 多重检验与证据整合

对应模块：R/10_multiple_testing.R参考：Benjamini-Hochberg 1995

作用

跑完所有暴露-结局对后，做跨对多重检验校正，再把 MR 与共定位两条证据整合成统一结论。这一步在 run_all.R 汇总阶段调用。

1. FDR 校正（apply_fdr）

对所有对的主分析 p 值做 Benjamini-Hochberg FDR。分组方式可选：

• by_outcome（默认）：每个结局内、跨暴露分别校正（一个结局对应一族假设）；
• global：所有对放一起校正。

d[, p_fdr := stats::p.adjust(pval, "BH"), by = outcome_id]   # by_outcome
d[, significant_fdr := p_fdr < alpha]                          # 默认 alpha=0.05

2. 证据整合（integrate_evidence）

把 FDR 显著性与共定位结论（coloc.abf 的 coloc_shared 或 hyprcoloc 的 hyprcoloc_coloc）交叉，给每对一个 evidence 标签：

条件	evidence 标签
FDR 不显著	null
FDR 显著 且 共定位支持	Consistent (MR + colocalization)
FDR 显著 但 共定位跑了却不支持	INCONSISTENT (MR+, coloc not supported)
FDR 显著但共定位不可用	MR-only (coloc unavailable)

为什么这样设计：MR 显著但共定位不支持（PP.H3 高）往往意味着 LD 混杂而非真正共享因果变异——这种"不一致"必须显式标出来，而不是当成阳性。只有 MR 与共定位都支持，才是最强的因果证据。

对应 config 字段

multiple_testing:
  grouping: "by_outcome"     # by_outcome | global
  method: "BH"
  alpha: 0.05

输出

主结果表 results/mr_all_pairs_primary.csv 新增 p_fdr / significant_fdr / evidence 三列，是筛选优先靶点的核心依据。

下一步：把主结果、敏感性、共定位、流程计数汇编成 报告。