两样本孟德尔随机化森林图结果示意图代码

两样本孟德尔随机化森林 (MRF) 是一种遗传学统计分析方法，用于评估基因与疾病之间的因果关联。它的核心思想是通过模拟遗传漂变来排除间接关联的影响。结果通常表现为森林图，其中每个节点代表一个候选基因，边的强度反映了该基因对疾病的潜在影响。

关于生成结果示意图的代码，它通常涉及以下几个步骤：

1. **数据准备**：加载基因表达数据、个体表型（如疾病状态）以及遗传关联数据。

import plink
grm = plink.load_grm(bfile="genetic_data")
expression_df = pd.read_csv("expression_data.csv")
phenotype_df = pd.read_csv("disease_phenotype.csv")

2. **构建MRF模型**：

from mrforest import MRForest
mr_model = MRForest(gwas=grm, gwas_pval=phenotype_df["pvalue"], expression=expression_df)
mr_model.fit()

3. **绘制结果图**：

import seaborn as sns
sns.clustermap(mr_model.results_, cmap='coolwarm', xticklabels=True, yticklabels=False)
plt.title('MR Forest Causal Effect Plot')
plt.ylabel('Genes');

这段代码可能会依赖 `plink` 和 `mrforest` 等特定的遗传学Python库。

请注意，实际代码可能需要根据具体库的文档和版本进行调整，并且在运行时可能需要处理缺失值、正则化等预处理步骤。