在学习了充足的孟德尔随机化研究的理论知识后，我们接下来将进入实战教程阶段，首先要和大家讲解的就是TwoSampleMR这个包。这个R包拥有三大优势使之几乎可以满足所有的MR研究需求：
（1）它提供了大量的计算方法，除了基本IVW、MR-Egger、Weighted median和Meta方法之外，它还提供了LASSO等与机器学习相关的算法。
（2）它提供大量的已发表的GWAS数据，使得我们可以快速获取GWAS研究的结果，省时省力。
（3）它的灵活度非常高，不仅支持用户输入自己的暴露或者结局的数据，还提供各种方法将TwoSampleMR的分析结果转换为其它R包可以直接使用的形式。
最后，最重要的是它提供了一套较为完整的分析流程帮助我们更快速地掌握孟德尔随机化的研究方法，这主要包括读取暴露文件，去除连锁不平衡，提取IV在结局文件中的信息，将暴露和结局的效应等位基因对齐，进行MR分析以及敏感性分析这6步。
下面，我将首先介绍TwoSampleMR包的安装
注意，TwoSampleMR这个包是存储在GitHub库里的，所以我们需要使用devtools来安装，具体代码如下：
代码语言：javascript复制install.packages(‘devtools’)
devtools::install_github(‘MRCIEU/TwoSampleMR’)上述代码是用来安装最新TwoSampleMR包的，如果你想使用老版的TwoSampleMR包，只要添加一个版本号即可：
代码语言：javascript复制devtools::install_github(‘MRCIEU/TwoSampleMR@0.4.26’)版本号的查询与获取可以通过点击“master”里的Tags来查询，具体如下图所示：
安装完之后，我们加载该R包，如果结果如下图所示，说明安装成功！
万事开头难，我身边不少小伙伴在安装TwoSampleMR包时出现问题，米老鼠给大家总结了几点原因以及相关解决办法，可以一试：
（1）出现网络连接不畅的问题，这可能是你频繁地从GitHub上获取数据，或者是GitHub网站那个时候不太稳定，亦或者是你的网络不畅导致的。这时候你先检查自己的网络看看，如果网通畅的话，可以过一会儿再安装亦或是手动安装。
（2）出现某个依赖包安装失败时（比如“MRIntruments“），可以先安装这个依赖包试试，逐步排查问题，在安装过程中不要随便更新其它R包！只有当一个R包不更新便无法导致安装时，再更新这个R包。
（3）如果更新一个R包失败的话，先关闭R环境，然后回到原来R包所在文件夹，手动删除该包后启动R重新安装。
上述三点是最常见的问题，希望大家别碰到！
