能否提供一个关于孟德尔随机化关联性数据分析的具体代码示例，包括使用的编程语言和相关库？

孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）是一种流行病学研究方法，它利用遗传变异作为工具变量来探究因果关系。这里以R语言和`TwoSampleMR`库为例，给出一个简单的代码示例：

# 首先安装必要的包
install.packages("TwoSampleMR")
library(TwoSampleMR)

# 假设我们有两个数据集，一个是暴露因素（如饮食习惯）的数据df_exposure
# 另一个是结局变量（如心脏病发病率）的数据df_outcome
# 还有遗传表（如GWAS结果）df_gwas，其中包含单核苷酸多态性（SNP）和它们的效应估计

# 加载数据
df_exposure <- read.csv("exposure_data.csv")
df_outcome <- read.csv("outcome_data.csv")
df_gwas <- read.csv("gwas_results.csv")

# 初始化MR分析对象
mr_analysis <- TwoSampleMR(exposure = df_exposure$gene_var,
                          outcome = df_outcome$heart_disease,
                          snp_map = df_gwas[, c("rsid", "effect")])

# 运行孟德尔随机化分析
result <- run(mr_analysis)

# 查看结果摘要
summary(result)

# 检查统计显著性和方向的一致性
is_significant(result)
directional_inference(result)

#