大家好，我是邓飞，今天介绍一下TwoSampleMR包如何设置token，从而可以使用数据库的数据进行孟德尔随机化的分析。
1，安装TwoSampleMR包
这个包在github上面，之前流行用devtools包安装github上的R包，但是devtools本身就特别难安装，好在现在有了 remotes包，这个包比较好安装，进而github上面的包也比较好安装了。
# install.packages("remotes")library(remotes)install_github("MRCIEU/TwoSampleMR")
将上面的代码贴到Rstudio中执行，就可以了。如果显示没有 remote包，就把注释去掉，再运行就行了。
2， 运行MR示例数据
library(TwoSampleMR)
# List available GWASsao <- available_outcomes()
# Get instrumentsexposure_dat <- extract_instruments("ieu-a-2")
# Get effects of instruments on outcomeoutcome_dat <- extract_outcome_data(snps=exposure_dat$SNP, outcomes = "ieu-a-7")
# Harmonise the exposure and outcome datadat <- harmonise_data(exposure_dat, outcome_dat)
# Perform MR
然后发现报错了：
> library(TwoSampleMR)TwoSampleMR version 0.6.8
载入程辑包：‘TwoSampleMR’
The following object is masked from ‘package:remotes’:
add_metadata
> # List available GWASs> ao <- available_outcomes()Error in `dplyr::bind_rows()`:! Argument 1 must be a data frame or a named atomic vector.
报错的信息是：Error in dplyr::bind_rows():
! Argument 1 must be a data frame or a named atomic vector.
Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.
看起来是dplyr的错，其实不是，继续运行看看能不能读取ieu的数据：
> bmi_exp_dat <- extract_instruments(outcomes = 'ieu-a-2')
现在的报错信息是：> bmi_exp_dat <- extract_instruments(outcomes = 'ieu-a-2')
Error in if (nrow(d) == 0) return(NULL) : 参数长度为零
忧伤，如果你以为自己是R语言大神，想从R语言包安装的角度，包冲突的角度去解决问题，最后很大可能是 砸电脑！！！
正确的解决方法，是查看官网，如果你把报错信息贴到网上面，大概率也是找不到答案，因为之前TwoSampleMR还没有这个问题，网上的东西是互相抄，垃圾信息满天飞，第一手资料永远是官网。
https://mrcieu.github.io/ieugwasr/articles/guide.html
里面有一句话：
From 1st May 2024, most queries to the OpenGWAS API will require user authentication. For more information on why this is necessary, see this [blog post](https://blog.opengwas.io/posts/user-auth-spring-2024/).
从2024年5月1号，TwoSampleMR包需要设置token之后，才可以访问数据库，所以，下面就是如何设置token的问题了。
3，TwoSampleMR设置token
官方推荐方案：
A：更新你的R包
Please update your TwoSampleMR and ieugwasr packages - you can use the following command to do this.
install.packages("TwoSampleMR", repos = c("https://mrcieu.r-universe.dev", "https://cran.r-project.org"))B：设置token
Then you need to obtain an OPENGWAS_JWT token - see the ieugwasr documentation https://mrcieu.github.io/ieugwasr/articles/guide.html - and store it in your .Renviron file - then restart R.
Login to https://api.opengwas.io/profile/
Generate a new token
Add
OPENGWAS_JWT=<token>to your.Renvironfile. This file could be either in your home directory or in the working directory of your R session. You can check the location of your.Renvironfile by runningSys.getenv("R_ENVIRON_USER")in R.Restart your R session
To check that your token is being recognised, run
[ieugwasr::get_opengwas_jwt()](https://mrcieu.github.io/ieugwasr/reference/get_opengwas_jwt.html). If it returns a long random string then you are authenticated.To check that your token is working, run
[user()](https://mrcieu.github.io/ieugwasr/reference/user.html). It will make a request to the API for your user information using your token. It should return a list with your user information. If it returns an error, then your token is not working.
下面，我将上面的步骤，结合我自己的成功操作过程，介绍一下，跟着我的步骤，你也肯定能搞定啦！
3.1 登录opengwas，注册一下
登录注册，用github账号，https://api.opengwas.io/profile/
3.2 创建token
按照下面的截图就能搞定。
把token复制一下。
3.3 在R语言中检测是否有token
如果之前没有设置过，肯定是没有的。
Sys.getenv("R_ENVIRON_USER")我的返回结果：
> Sys.getenv("R_ENVIRON_USER")[1] ""
可以看到，没有设置。
那就需要在文档文件夹中，新建一个.Renviron文件
3.4 把token放到新建的.Renviron文件中
OPENGWAS_JWT="这里粘贴你的token"
![]()
3.5 重启R语言（必须）
重启R语言，然后键入下面代码，测试token是否设置成功：
## 测试token是否有效library(ieugwasr)user()
可以看到个人的信息，就设置成功了。
4. 测试MR示例数据
library(TwoSampleMR)
# List available GWASsao <- available_outcomes()
# Get instrumentsexposure_dat <- extract_instruments("ieu-a-2")
# Get effects of instruments on outcomeoutcome_dat <- extract_outcome_data(snps=exposure_dat$SNP, outcomes = "ieu-a-7")
# Harmonise the exposure and outcome datadat <- harmonise_data(exposure_dat, outcome_dat)
# Perform MRres <- mr(dat)
运行结果：
作图结果：
这就搞定了。
孟德尔随机化分析相关阅读：
R语言实操：使用TwoSampleMR包进行孟德尔随机化分析
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