R包VarExp的實現（針對linux系統）1先把RCurl下載下載第一個圈或者第二個圈（忘了下載的那個了）2下載VarExp下載這個圈住的格式3在Rstudi

R包VarExp的實現（針對linux系統）

1先把RCurl下載

下載第一個圈或者第二個圈（忘了下載的那個了）

2下載VarExp

下載這個圈住的格式

3在Rstudio里安裝RCurl 和VarExp

以Install去本地載入剛下載的包

點下邊這個Package Archive File

4遇到沒有bitops這個程輯包錯誤時，在Rstudio里Install 這個包

這個包就是點CRAN

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然后繼續運行會出現tabix的錯誤https://gitlab.pasteur.fr/statistical-genetics/VarExp/-/issues/2

這個網址里的錯誤跟我們一樣，我們需要先下載需要下載的東西

即后邊這兩個網址都把東西下載了

http://bochet.gcc.biostat.washington.edu/beagle/1000_Genomes_phase3_v5a/b37.vcf/chr1.1kg.phase3.v5a.vcf.gz

http://bochet.gcc.biostat.washington.edu/beagle/1000_Genomes_phase3_v5a/b37.vcf/chr1.1kg.phase3.v5a.vcf.gz.tbi

然后下載完后還需要需要運用samtools軟件里的tabix（這個軟件是linux系統下的）

所以下載這個軟件，往linux里輸入

conda config --add channels bioconda

conda config --add channels conda-forge

conda install samtools==1.11

（上邊這里的三條命令輸入到你linux系統里，然后成功后就有samtools了。這命令的基礎是我安裝了conda的環境）

接下來的是在R語言輸入的東西

old_path <- Sys.getenv("PATH")

Sys.setenv(PATH = paste(old_path, "這里是你安裝的samtools的所在位置", sep = ":"))

C <- getGenoCorMatrix(GWAS$RSID, GWAS$CHR, GWAS$POS, GWAS$A0, "EUR", pruning = FALSE, web=FALSE, path='~/Downloads/chr1.1kg.phase3.v5a.vcf.gz')

這里最后一行的path指的是你下載的chr1.1kg.phase3.v5a.vcf.gz的所在路徑

然后就可以一直運行了