本文包含以下三个部分：

LDSC相关链接：

基于功能分类分割遗传力 – 分层LD分数回归 Stratified LD score regression 

1. 理论基础

什么是LD score?

SNP j的LD score可以被定义为该SNP与一定范围内其他SNP的r2之和。 LD score 衡量了该SNP标记的遗传变异性的大小。

为什么要做 LD score regression？

在GWAS研究中，多基因性（polygenicity，即若干较小的基因效应）和干扰因素引起的偏差（如隐性关联 cryptic relatedness，群体分层population stratification等）都会造成检验的统计量的分布偏高（inflated）。但我们并不能分辨偏高的统计量到底是来自多基因性还是干扰因素，所以通过LD score regression，我们可以通过研究检验统计量与连锁不平衡（linkage disequilibrium）之间的关系来定量分析每部分的影响。

LDscore的原理？

GWAS检验中，对一个SNP效应量的估计通常也会包含与该SNP成LD的其他SNP的效应，也就是说一个与其他SNP成高LD的SNP，通常也会有更高的卡方检验量。

什么是LD score regression？

其中N为样本量，M是SNP的数量，所以h2/M是平均每个SNP解释的遗传力（heritability），a衡量了干扰因素的影响（包括隐性关联与群体分层），lj则是上述的LD score。

从LD score regression的结果中，我们可以得到怎样的信息？

如果我们用LD score对卡方统计量做回归，那么截距减1就是一个对干扰因素平均效应的估计值（estimator）。

2. 下载安装

接下来简单介绍如何进行LDscore regression。使用的软件为ldsc，可以从作者的github中拉取。ldsc为python脚本，clone了ldsc的库之后我们还需要利用anaconda配置环境，下载相关联的package。

ldsc： https://github.com/bulik/ldsc

以上步骤完成后，可以输入以下命令来检测是否安装成功

除此以外，还需要相应群体的LD score，好消息是作者提供了处理好的欧洲 European 与 东亚 East asian的基于1000 genome的LD score以供我们使用，可以通过以下链接下载：

https://alkesgroup.broadinstitute.org/LDSCORE/

如果想使用其他的LD score则需要自行计算。j计算方法可参考：https://github.com/bulik/ldsc/wiki/LD-Score-Estimation-Tutorial

3. 使用教程

本教程改编自： https://github.com/bulik/ldsc/wiki/Heritability-and-Genetic-Correlation

主要介绍：1.the LD Score regression intercept for a schizophrenia GWAS 与 2.the SNP-heritability for schizophrenia

使用的数据来自 2013年发表的 PGC Cross-Disorder paper in the Lancet.，精神分裂症 sci 与 双相障碍 bip

3.1 准备步骤

下载LD score

下载GWAS summary 统计量数据

下载后解压，head命令查看文件是否正确

3.2　第一步 数据清理 （munge_sumstats.py）

原始数据并不是ldsc所需要的.sumstats 格式，所以我们需要先清理并提取需要的数据。利用ldsc附带的munge_sumstats.py可以将原始数据转换成.sumstats 格式。

The ldsc .sumstats format requires six pieces of information for each SNP:

注意：有时数据量较大时程序会卡死，无响应状态，可以尝试在选项中加上 –chunksize 500000 以解决此问题

3.3 第二步 LD score regression

利用清理好的数据，我们可以开始进行LD score regression，使用的是主程序ldsc.py

--h2 ：计算遗传力，参数为上一步处理好的数据文件名

--ref-ld-chr ：使用的按染色体号分类的LD score文件名，参数为LD score文件所在文件夹的路径。默认情况下ldsc会在文件名末尾添加染色体号，例如 --ref-ld-chr eur_w_ld_chr/ 的意思就是使用 eur_w_ld_chr/1.l2.ldscore ... eur_w_ld_chr/22.l2.ldscore 这些文件。如果你的染色体号在其他位置，也可以使用@来告诉LDSC，例如 --ref-ld-chr ld/chr@ 。当然也可以用 --ref-ld 来指定一个整体的LD score文件。

--w-ld-chr：指定ldsc回归权重所用的LDscore文件，理论上对于SNPj的LD分数，应当包含这个SNP与其他所有SNP的R2之和，但实际操作中，LD score回归对于计算权重的SNP的选择并不敏感，所以一般情况下我们可以使用与 --ref-ld 与相同的文件。.

--out ： 输出文件的路径与前缀

ldsc输出的log文件结尾就是我们所要的结果，

结果解读：

Total Observed scale h2： 总的观测尺度的遗传力 （详见易感性尺度遗传力与观测尺度遗传力 Liability scale heritability & observed scale heritability）

Lambda GC 与 Mean chi^2： 用于评估群体分层与隐性关联的影响

Ratio： 定义为attenuation ratio = (LDSC intercept – 1) / (mean χ2 – 1)， 衰减比：用来估计混淆因素与遗传效应的相对平衡

参考：

Bulik-Sullivan, B., Loh, PR., Finucane, H. et al. LD Score regression distinguishes confounding from polygenicity in genome-wide association studies. Nat Genet 47, 291–295 (2015). https://doi.org/10.1038/ng.3211