主题
06 · 多组学整合矩阵（capstone）
对应脚本：04_multiomic_coloc/04_integrate.R作用：把四层证据（cis-pQTL / cis-eQTL血 / cis-eQTL视网膜 / meQTL）汇成一张"每靶点 × 每病"的决策矩阵 + 热图。
四层怎么打分
每层折算成 0/1/2 分，再数"几层有证据"（n_layers）：
| 层 | 数据来源 | 2 分 | 1 分 |
|---|---|---|---|
| cis-pQTL(血) | 只读复用 mr-pipeline 结果 | hyprcoloc 支持且 PP≥0.8 | pQTL MR FDR<0.05 |
| cis-eQTL(血) | 本项目 02 | MR FDR<0.05 且 H4≥0.8 | MR FDR<0.05 |
| cis-eQTL(视网膜) | 本项目 05 | — | MR FDR<0.05 |
| meQTL(血)SMR | 本项目 04 | — | SMR FDR<0.05 且 HEIDI 可计算且通过（★08-01 修：原判据把 p_HEIDI=NA 当通过，见 04） |
r
eqtl[, eqtl_score := fifelse(eqtl_fdr<0.05 & eqtl_H4>=0.8, 2,
fifelse(eqtl_fdr<0.05, 1, 0))]
m[, n_layers := (eqtl_score>0)+(pqtl_score>0)+(meqtl_robust>0)+(reqtl_score>0)]pQTL 层是跨项目只读复用（/home/research/mr-pipeline/results，不改人家一行）—— 三条项目线严格隔离。
真实矩阵（实测，节选强信号）
| 基因 | 病 | pQTL | eQTL血 | eQTL视网膜 | meQTL | n_layers |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CASP10 | AMD | 2 | 2 | 0 | 1 | 3 |
| TNFRSF10A | AMD | 2 | 1 | 0 | 1 | 3 |
| CFH | AMD | 1 | 2 | 1 | 0 | 3 |
| TNXB | DR | 1 | 1 | 1 | 1 | 4（⚠MHC假象） |
| MERTK | AMD | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
| AGER | DR | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| MERTK | DR | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
读法：CASP10 / TNFRSF10A / CFH 是 AMD 侧三层收敛的稳健靶点；MERTK 全程无共定位、DR 侧四层皆 0；TNXB 层数最多但是 MHC-LD 假象（mhc_caveat=TRUE 已标）。
2026-07-24 修的图注 bug
热图上 meQTL 命中格子原本被错标成 "MR only"——判定字符串 layer=="blood meQTL SMR" 和实际因子水平 "meQTL(blood)SMR" 对不上，永不命中。已改成 grepl("meQTL", layer)，重跑，现正确显示 "SMR+HEIDI"（影响 APOE/CASP10/TNFRSF10A/TNXB 的 AMD 格与 TNXB-DR 格）。只是热图文字标注，不影响任何分数/颜色/CSV。详见 07 审计。
定位：这是启发式打分，不是合并显著性
0/1/2 分和 n_layers 是决策辅助矩阵，方便挑靶点；不能当成"合并 p 值"或统计学意义上的证据合成。写论文时按各层各自的统计量陈述，别把 n_layers 说成"综合显著"。