JianYang-Lab/SMR

Was macht SMR?

Bringt KI-Codierungsagenten bei, effektiv mit der SMR (Summary-data-based Mendelian Randomization) C++-Codebasis zu arbeiten. Deckt Architektur, Datenformate, Build-System, statistische Methoden und häufige Fallstricke ab.

Architektur

Das Hauptprogramm smr steuert den Ablauf. Wichtige Module sind:

• smr.h / smr.cpp: Hauptlogik
• besd_data.h / besd_data.cpp: BESD-Datenformat
• gls_data.h / gls_data.cpp: GLS-Datenformat
• mendelian.h / mendelian.cpp: Statistische Kernfunktionen

Datenformate

BESD

Binary-formatierte Datei mit SNP-Informationen, Effektgrößen und Standardfehlern.

• Struktur: loci, snp_id, effect_allele, beta, se, p_value
• Parsen über Funktionen in besd_data.cpp

GLS

Genotyp- und Phänotyp-Daten für die lineare Regression.

• Enthält genotype_matrix, phenotype_vector, covariates
• Verarbeitung in gls_data.cpp

Build-System

Verwendet CMake und Makefile.

• CMakeLists.txt: Hauptkonfiguration
• make erzeugt das Binary smr
• Abhängigkeiten: Eigen, Boost (optional)

Statistische Methoden

• IVW (Inverse Variance Weighted): Gewichtete Metaanalyse der SNP-Effekte
• Egger-Regression: Erkennung von Pleiotropie
• HEIDI-Test: Test auf Heterogenität im Effekt

Häufige Fallstricke

1. Pufferüberlauf: Bei großen Datenmengen in besd_data.cpp immer Längen prüfen
2. Speicherverwaltung: Vektoren vor Zugriff initialisieren
3. Fehlende Covariate: In GLS-Analysen stets alle Kovariaten angeben
4. Linker-Fehler: Eigen-Bibliothek korrekt einbinden in CMakeLists.txt

Beispielaufruf

./smr --bfile test --gwas-summary test.ma --out output