R语言中写一段mydata$gene_type=="protein_coding"或者"lncRNA "怎么写

在R语言中，你可以使用逻辑运算符`==`来进行条件筛选。如果你想筛选`mydata`数据框中`gene_type`列为"protein_coding"或者"lncRNA"的行，可以使用以下代码：

filtered_data <- mydata[mydata$gene_type == "protein_coding" | mydata$gene_type == "lncRNA", ]

这行代码中，`mydata$gene_type == "protein_coding" | mydata$gene_type == "lncRNA"`是一个逻辑向量，用于指定筛选条件。`|`表示逻辑或操作符，表示只要满足其中一个条件即可。筛选后的结果将保存在`filtered_data`数据框中，你可以根据需要对其进行进一步的分析或操作。

注意，如果`gene_type`列中存在缺失值（NA），你可能需要使用`na.omit()`函数或其他方法处理缺失值后再进行筛选。

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R语言为什么用mydata$CMM_15 <- dplyr::recode(mydata$CMM_15,“TRUE”=“1”,“FALSE”=“0”)重新赋值后，FALSE=9844，0=8187，数量不一样了怎么解决

在R语言中，`dplyr::recode()`函数通常用于将一个变量的值替换为新的值。在你的例子中，看起来原始的`TRUE`和`FALSE`被分别映射到了`"1"`和`"0"`，但是在之后的操作中，`FALSE`被错误地赋值成了`9844`，`0`变成了`8187`，这说明你在重新赋值时使用了错误的对应规则。

这种情况可能是由于以下原因造成的：
1. 错误的编码：你可能在输入`FALSE`和`0`的新值时直接输入了数值而非对应的字符形式。
2. 数据类型问题：如果`CMM_15`原本就是整数类型并且你在重新赋值时没有注意到这一点，那么`FALSE`和`0`会被自动转换为相应的数值。
3. 数据清洗错误：在数据预处理过程中可能误操作导致了值的改变。

要解决这个问题，你需要检查以下几个步骤：

1. 确认新值是否按照预期输入，即`FALSE`应为字符形式`"FALSE"`，`0`也应为字符形式`"0"`。
2. 使用`str()`函数检查`CMM_15`的当前数据类型，如果是数值类型，需要先将其转换回字符再进行重新编码。
3. 检查之前的数据处理历史，确认没有其他可能导致值更改的操作。

修复后的代码示例：

# 检查并确保新值为字符
new_values <- list(TRUE = "1", FALSE = "0")

# 将CMM_15转换为字符类型，然后再进行recode
mydata$CMM_15_corrected <- as.character(mydata$CMM_15)
mydata$CMM_15 <- dplyr::recode(mydata$CMM_15_corrected, new_values)

# 或者，如果CMM_15本来就是字符，可以直接用下面的代码
mydata$CMM_15 <- dplyr::recode(mydata$CMM_15, TRUE = "1", FALSE = "0")

# 再次检查数据，确保数量正确
table(mydata$CMM_15)

我的代码如下：install.packages(‘devtools’) devtools::install_github(‘MRCIEU/TwoSampleMR’) library(TwoSampleMR) #加载R包 che<-extract_instruments(outcomes='ukb-b-1489', clump=TRUE, access_token = NULL) chd<-extract_outcome_data( snps = che$SNP, outcomes ='ieu-a-7', proxies = FALSE, maf_threshold = 0.01, access_token = NULL) mydata <- harmonise_data( exposure_dat=che, outcome_dat=chd, action= 2 ) res <- mr(mydata) res OR<-generate_odds_ratios(res) 要输入什么代码才能使用maximum likelihood进行MR分析

要使用最大似然方法进行MR分析，可以使用TwoSampleMR包中的`mr_ml()`函数。使用该函数的语法如下：

res_ml <- mr_ml(data, prior_variance = 0.04, verbose = TRUE)

其中，`data`是通过`harmonise_data()`函数协调的数据集，`prior_variance`是一个可选参数，可以用来指定先验方差（默认值为0.04），`verbose`参数是一个逻辑值，用于控制是否输出详细信息（默认值为TRUE）。

请注意，最大似然方法是一种计算量较大的方法，可能需要较长的计算时间。