孟德尔随机化环状热图代码

孟德尔随机化是一种统计学方法，用于分析遗传关联研究中的因果效应。在创建孟德尔随机化环状热图（也称为Mendelian Randomization Causal Loop Plot或MRCLP）时，通常涉及基因表达数据、暴露变量和疾病结果的数据。这种图形展示了潜在因果关系的假设，并利用遗传变异作为中介变量来检测特定因素对健康影响的非直接证据。

以下是一个简单的Python示例，使用`seaborn`库来创建这样的环形热图：

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

# 假设你有如下数据格式
gene_expression = pd.read_csv('gene_expression.csv')
exposure = pd.read_csv('exposure.csv')
outcome = pd.read_csv('outcome.csv')

# 合并数据集并计算相关性
mr_data = pd.merge(gene_expression, exposure[['Gene', 'Exposure']], on='Gene')
mr_data = pd.merge(mr_data, outcome[['Gene', 'Outcome']], on='Gene')
mr_data['InstrumentalVariable'] = mr_data.apply(lambda row: calculate_instrumental_effect(row), axis=1)

# 创建环形热图
sns.set(style="white")
g = sns.PairGrid(mr_data, diag_sharey=False)
g.map_upper(sns.heatmap, annot=True, cmap="viridis", cbar_kws={"shrink": .5})
g.map_lower(sns.kdeplot, cmap="Blues_d")
g.map_diag(sns.kdeplot, lw=2)
g.axes[0, 0].set_title("Gene Expression vs Exposure")
g.axes[0, -1].set_title("Instrumental Variable vs Outcome")

# 计算函数calculate_instrumental_effect可以根据实际情况编写
def calculate_instrumental_effect(row):
    # 这里可以依据实际的遗传随机化模型计算IV值
    return row['Gene Variance'] * row['Exposure'] / row['Outcome']

# 显示图表
plt.show()