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MR 流水线 · 新手快速上手（登录 RStudio 后照着做）
这份是"手把手点一遍"的动手版。建议先看 分析方法通俗解释 弄懂概念，再回来照着跑。 配置字段细节见 config 配置详解 与 使用教程。
两种运行方式别搞混
- 单条精细分析（一个暴露×少数结局，出完整报告+共定位）→
run_all.R+ 改config.yaml（本页教的就是这个） - 批量筛查（一个蛋白扫几十个病）→
analysis/01_screen.R+ 改outcome_manifest.csv（见 批量筛查，本课题实际用这个）
第 0 步：登录
- 浏览器打开 https://rstudio.stlog.cn
- 账号
research密码〈密码·见Vaultwarden〉 - 进去后你看到的就是 RStudio。项目已经装好在你的主目录里：
~/mr-pipeline（~就是/home/research）。
认识界面（只需记住 3 个地方）
| 区域 | 位置 | 干什么用 |
|---|---|---|
| Console（控制台） | 左边，> 提示符 | 敲 R 命令 |
| Terminal（终端） | 和 Console 同一块，点上面 Terminal 标签 | 敲 Linux 命令（我们运行流水线用这个） |
| Files（文件） | 右下角 | 浏览/上传/打开文件 |
找不到 Terminal 标签？菜单 Tools → Terminal → New Terminal 就有了。
先看效果：打开已有的示例报告
项目里已经用假数据跑好了一份示例报告，先打开看看成品长啥样：
- 右下 Files 面板 → 点进
mr-pipeline→results→report - 点
MR_report.html→ 在弹出的小菜单选 View in Web Browser - 新标签页就打开了报告：方法学、结果表、散点/森林/漏斗图、共定位、参考文献……
⚠️ 这是假数据的演示，数字没意义，只是让你知道最终产物长什么样。下面换成你的真实数据。
五步跑你自己的分析
第 1 步 把项目设为工作目录
点 Terminal 标签，敲（cd 就是"进入文件夹"）：
bash
cd ~/mr-pipeline第 2 步 上传你的数据
- 右下 Files → 进入
mr-pipeline→data→exposure（暴露文件放这） - 点 Files 面板上方的 Upload 按钮 → 选你电脑里的暴露文件（如
protein_info.csv）→ 上传 - 同样地，把结局文件（如 FinnGen 的
.gz）上传到data→outcome
大文件（几百 MB）上传慢是正常的，等进度条走完。
第 3 步 改配置 config.yaml（关键，只改这一个文件）
- Files 面板回到
mr-pipeline，点config.yaml打开（在左上编辑区） - 找到
exposures:和outcomes:两段，把里面的file:（文件名）、trait:（名称）、sample_size / ncase / ncontrol（样本量）、build:（基因组版本，一般 GRCh38）改成你的 - 列名对不上时，在该条目的
column_map:里写映射（详见 config 配置详解） - 改完 Ctrl+S 保存
拿不准就先照着里面 IL6R / FinnGen 的示例格式改，字段含义见 config 配置详解。
第 4 步 运行（一行命令）
回到 Terminal，敲：
bash
Rscript run_all.R回车后它会自动跑：读数据 → 选工具变量 → MR → 敏感性 → 共定位 → 出报告。 屏幕会滚动打印进度（SNP flow、完成 N 个暴露-结局对、报告已生成）。第一次因为要加载 LD 面板，clumping 那步会停几秒，正常。
跑完看到
run_all 完成。就成功了。
第 5 步 看你的报告和结果
- 报告：Files →
results→report→MR_report.html→ View in Web Browser - 主结果表：
results/mr_all_pairs_primary.csv（点它选 View 或下载） - 每个暴露-结局对的明细：
results/pairs/<暴露>__<结局>/
📖 这些表和图每一列怎么读、什么结果算数 → 结果怎么看
想重新跑 / 换数据
- 换了数据或改了 config 想重跑干净的：Terminal 里先删旧结果再跑bash
rm -rf results && Rscript run_all.R - 只补跑没算过的部分（断点续跑）：
config.yaml里resume: true时，直接Rscript run_all.R会复用已算好的，不重头来。
常见问题
| 现象 | 怎么办 |
|---|---|
报 require_rsid ... 但仅 X% 是 rsID | 你的 SNP 列不是 rsID，去 column_map 把 SNP: 指到 rsID 那列 |
报 build 不一致 | 暴露和结局的 build: 要一致（都填 GRCh38 最省事） |
报 列自动探测失败，缺 XXX | 在该数据集的 column_map: 里显式写 XXX: 你文件里的真实列名 |
| p 值全变成 1 或极端 | 该数据 p 值是 -log10（如 FinnGen mlogp、UKB log10p），把 pval_encoding: 改成 neglog10 |
| 效应量是 OR 不是 beta | 把 effect_type: 改成 OR（会自动取 log） |
Terminal 里 Rscript 说命令找不到 | 先确认你在项目目录：cd ~/mr-pipeline |
| 报告里图没显示 | 重跑一次 rm -rf results && Rscript run_all.R，图会重新生成并内嵌 |
记不住时
- 配置字段含义、列名映射、cis/genome_wide 区别 → 看 config 配置详解 与 使用教程。
- 只要记住一句话：把数据放
data/，改config.yaml，Terminal 里Rscript run_all.R，去results/report/MR_report.html看报告。