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结果怎么看 · 输出格式与字段解读
和主 MR 的 结果怎么看 同定位：把多组学 MR 各步产出的 CSV 每一列什么意思、哪些结果算数、图怎么读讲清楚。数据在 WSL
/home/research/multiomics-mr/*/results/。
一句话：什么叫"算数"
| 层 | 输出 | 判"稳健"的门槛 |
|---|---|---|
| 血 eQTL MR | 01_eqtl_mr/results/eqtl_mr_full.csv + eqtl_coloc.csv | FDR<0.05 且 coloc PP.H4≥0.8 |
| 代谢物 MR | 02_metabolite_mr/results/metabolite_mr_full.csv | FDR<0.05 且 IVW/WM 同号、WM 显著、Egger 截距不显著 |
| 甲基化 SMR | 03_meqtl_smr/results/*.smr + smr_robust_hits.csv | SMR FDR<0.05 且 HEIDI p>0.05 |
| 多组学整合 | 04_multiomic_coloc/multiomic_evidence_matrix.csv | 看 n_layers（几层收敛） |
只满足 MR/单层显著、但共定位/HEIDI 没过的，是"提示"不是"因果"——别当结论。
二、血 eQTL MR：eqtl_mr_full.csv
| 列 | 含义 |
|---|---|
gene / outcome / disease | 暴露基因 / 结局（AMD/WetAMD/DryAMD/AMD_iamdgc/DR_strict）/ 病种 |
nsnp | 工具变量数（1=Wald，≥2=IVW） |
method | Wald ratio 或 Inverse variance weighted（主结果看这两个）或 Egger/加权中位数（敏感性） |
b / se / pval | 因果效应（log-OR 尺度）/ 标准误 / p |
het_p | Cochran Q 异质性 p（<0.05 提示工具间异质） |
egger_intercept / egger_p | Egger 截距（定向多效性）及其 p（截距显著=有多效性风险） |
steiger_ok | Steiger 方向检验（TRUE=暴露→结局方向正确） |
fdr | 按病种 BH 校正后的 q 值 —— 判显著用这个,不是 pval |
配套 eqtl_coloc.csv：PP.H4（同一因果变异的后验概率，≥0.8 才算共定位支持）、PP.H3（不同变异）、top_snp（区域最强 SNP）、coloc_nsnp（区域用了几个 SNP，<5 会给 NA）。
例子（实测）
CASP10 / AMD：IVW b=−0.252、fdr=0.019、coloc PP.H4=0.97 → 两条都过 = 稳健。 MERTK / AMD：IVW 名义显著但 coloc PP.H4=0.15 → 只提示、不算因果。
三、代谢物 MR：metabolite_mr_full.csv
| 列 | 含义 |
|---|---|
metabolite / outcome / disease | 代谢物 / 结局 / 病 |
nsnp | 工具数（❤️ 的不进 IVW，本表已过滤） |
ivw_b / ivw_se / ivw_p | IVW 主结果 |
wm_b / wm_p | 加权中位数（稳健法1） |
egger_b / egger_p | MR-Egger 斜率（稳健法2） |
egger_intercept / egger_int_p | Egger 截距 = 定向多效性检验（int_p>0.05 才干净） |
Q_p | Cochran Q 异质性 |
steiger_ok / fdr | 方向 / BH q 值 |
robust = fdr<0.05 且 sign(ivw_b)==sign(wm_b) 且 wm_p<0.05 且 egger_int_p>0.05。实测头号：Total_TG / AMD（IVW b=−0.258，fdr=4e-4，robust）。
四、甲基化 SMR：*.smr 与 smr_robust_hits.csv
每行一个 CpG 探针（probeID=cgXXXXXXXX）对一个结局：
| 列 | 含义 |
|---|---|
Gene / topSNP | 探针注释基因 / 该探针最强 mQTL SNP |
b_GWAS / se_GWAS / p_GWAS | 该 SNP 的疾病 GWAS 效应 |
b_eQTL / se_eQTL / p_eQTL | 该 SNP 的 mQTL（甲基化）效应 —— SMR 里叫 eQTL 列，实为 meQTL |
b_SMR / se_SMR / p_SMR | SMR 因果估计 = b_GWAS / b_eQTL 及其 se/p |
p_HEIDI / nsnp_HEIDI | HEIDI 检验 p（>0.05 才通过 = 单一共享变异、非连锁假象）/ 用了几个 SNP |
smr_robust_hits.csv 额外加 fdr（按结局 BH）、heidi_pass、robust（fdr<0.05 且 heidi_pass）。判稳健只看 robust=TRUE 的行。实测靶点稳健命中：TNFRSF10A / CASP10 / APOE（AMD）。
五、多组学整合：multiomic_evidence_matrix.csv
每行一个 gene × dis（DR/AMD），四层打分汇总：
| 列 | 含义 |
|---|---|
pqtl_score / eqtl_score | 0/1/2（2=MR+coloc，1=仅 MR，0=无） |
reqtl_score | 视网膜 eQTL（0/1） |
meqtl_robust | 甲基化 SMR 稳健（0/1） |
eqtl_fdr / eqtl_H4 / pqtl_pp / meqtl_minp | 各层的关键数值 |
mhc_caveat | TRUE=该基因在 MHC 区，共定位可能是 LD 假象（如 TNXB） |
n_layers | 几层有证据 —— 一眼看收敛度 |
n_layers 是启发式，不是合并显著性
n_layers=3 表示三层各自有信号，不等于统计学上"综合显著"。写论文按各层各自的量陈述。TNXB 的 n_layers 最高但 mhc_caveat=TRUE，要降权。
六、图怎么读
每张图都有 PNG(600dpi 网页)+ PDF(矢量投稿)两个版本（2026-07-25 补齐，与主 MR 一致），在各步 figures/ 目录并存：
| 图 | 位置(png/pdf 同名) | 读法 |
|---|---|---|
| eQTL MR 森林图 | 01_eqtl_mr/results/figures/eqtl_mr_forest.* | 每行一个 gene×病，点=因果 OR/beta，须穿过 0 与否；大点=稳健(FDR<0.05 且 H4≥0.8) |
| 代谢物火山图 | 02_metabolite_mr/results/figures/metabolite_mr_volcano.* | x=IVW effect，y=−log10 p，红点=robust 代谢物 |
| SMR 曼哈顿 | 03_meqtl_smr/results/figures/smr_manhattan.* | 每点一个 CpG 探针，越高越显著，标注过 HEIDI 的靶点 |
| 多组学证据矩阵 | 04_multiomic_coloc/figures/multiomic_evidence_matrix.* | 绿=MR+coloc / SMR+HEIDI，黄=仅 MR，灰=无；分 DR/AMD 两栏 |
| 视网膜 eQTL 森林图 | 05_retina/results_eqtl/figures/retina_eqtl_forest.* | 每行 gene→病，绿=FDR<0.05(CFH-DR/AMD、SPRY2-DR、TNXB-DR)；多为单 SNP Wald |
| 区域共定位图（locuszoom 式） | 04_multiomic_coloc/figures/locus_{CASP10,TNFRSF10A}_eQTL_AMD.* | 上=血 eQTL −log10P、下=AMD GWAS −log10P，红=共享 top SNP；直观看两层信号是否同峰（coloc 主张的标配图） |
七、配图完整性 vs 高分论文标准（2026-07-25 联网对标）
对标 pQTL/多组学 MR + coloc 高分论文（如 Sci Rep 2025 BTN3A2 肾结石等），标准配图与本项目现状：
| 标准配图 | 现状 |
|---|---|
| MR 森林图 | ✅ eQTL / 视网膜 |
| 火山图 | ✅ 代谢物 |
| Miami/曼哈顿(SMR) | ✅ SMR |
| 区域共定位(locuszoom) | ✅ 已补(CASP10/TNFRSF10A) |
| 证据整合热图 | ✅ 多组学矩阵 |
| 敏感性(散点/留一/漏斗) | ⚪ 命中多为单 SNP Wald 不适用；多 SNP IVW 可放补充材料 |
| 研究设计/流程示意图(Fig 1) | ⚠️ 建议补（见下） |
唯一建议补的主图：研究设计流程图（Fig 1）
几乎每篇同类论文的 Figure 1 都是流程示意图：数据源(UKB-PPP pQTL / eQTLGen / Nightingale / US_Blood mQTL / Advani 视网膜 → FinnGen R13 + IAMDGC) → cis-MR(F>10, Steiger) → 共定位(coloc/HEIDI 门槛) → 外部复制 → 多组学整合优先级。这是手绘/BioRender 类示意图，不是数据出图，建议投稿时用 BioRender 或 draw.io 画一张。流程逻辑可直接照本页第一张表 +「多组学 MR·干分析」的五步骨架。
覆盖度小结
数据类主图已齐全且标准（森林/火山/曼哈顿/热图/区域共定位，均 PNG+PDF）。唯一缺的是流程示意图——属手绘图、投稿时补。视网膜 coloc 多为 NA 是区域共享 SNP 少的数据限制，非阴性。
七、可信度分级（读结论时心里有数）
- 已被独立复算证明：eQTL 层 CASP10/TNFRSF10A、meQTL 层 SMR 公式、代谢物层 Total_TG（见 代码审计页）。
- 已过静态代码审查、未独立复算：其余 eQTL/代谢物/meQTL 行、视网膜层。
- 数据稀疏导致 NA：视网膜 coloc 多为 NA（区域 SNP<5），是数据限制不是阴性。