首先知道我们要干吗：We have developed an approach,LD Score regression, that quantifies the contribution of each by examining the relationship between test statistics and linkage disequilibrium (LD).
LD四大功能：estimating LD Scores, h2 and partitioned h2, genetic correlation, the LD Score regression intercept。
计算LD分数、性状的遗传度、性状间的遗传相关性及遗传协方差，分割遗传度，细胞类型特异性分析等
github中的wiki提供了关于估计 ld 分数、遗传力、遗传相关和 ld 分数回归截距和分割遗传度的教程。（翻译可能不太准啊）
文献Bulik-Sullivan, et al. LD Score Regression Distinguishes Confounding from Polygenicity in Genome-Wide Association Studies. Nature Genetics, 2015.
也可以看一下这篇https://mp.weixin.qq.com/s/cPRBKW0Bv8mHNtGjTNgyqg
LD的两个度量指标，D'和r2来表示LD的程度。
当D‘=1，表示连锁完全不平衡，没有重组；
当D‘=0，表示连锁完全平衡，随机组合；
当r2=1，表示连锁完全不平衡，没有重组；
当r2=0，表示连锁完全平衡，随机组合。
r2包括了重组和突变，而D’只包括重组史。与D'相比，在同样长度的染色体范围内，r2往往更低，这个特性能够帮助我们找到更精度的基因定位。另外，r2和D'相比，受样本量和等位基因频率的影响较小。D’能更准确地估测重组差异，但样本较小时低频率4种等位基因组合的可能性大大减小，因此D’不适合小样本研究。LD作图中通常采用r2来表示群体的LD水平。
https://mp.weixin.qq.com/s/1y27LMskwKXx_PfPSNr1hw
在github网站中安装LDhttps://github.com/bulik/ldsc/
其中一步安装anaconda：官网下载https://www.anaconda.com/download/#linux下载linux版本，拖到服务器工作路径，在此路径下输入命令bash文件名，一直按回车就安装到了home目录下，结束后，回到安装到的目录下，即home目录下，输入命令source .bashrc再输入conda，就运行成功啦。
如果不懂anaconda，可以看这个https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9
再就是跟着github一步一步安装LD。
可以下载来自欧洲和东亚的1000人基因组的LD score。这些LD score适用于基本LD得分分析(LD得分回归截距、遗传性、遗传相关性、跨性别遗传相关性)。下载partitioned LD Scores for partitioned heritability estimation。
因为自己要算，所以再一步一步记录一下吧，先跑一下它的示例。
1.安装好环境后，开始下载数据，解压数据，输入以下命令（就截图了，想要copy命令的直接去官网吧，有时候粘贴的格式有问题，为了节省地方就截图啦）：
ps：这是下载下来的示例数据的各个colume
开始计算精神分裂症和双相情感障碍之间的遗传相关性
做到这一步就bug了，TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation，正在寻求解决办法......
所以，多方打探，LD中 munge_sumstats.py这个脚本有问题，小师弟帮我重新整理了line583的格式，就ok了。接着输命令...
下面是示例文件以及跑出来的结果文件
打开第一个scz_bip.log文件看下过程即结果：
只是做了其中的一种两种性状（疾病）遗传相关性。
其他等用到的时候再写攻略吧~
发现了一个号称比LD好用的新软件，2018.12发表在nature genetis，软件名称叫SumHer，倒是很好听啊，有兴趣的看看吧。
附上网址LDAK, http://www.ldak.org
其他推文：https://mp.weixin.qq.com/s/OkuUFZWGbkDj2yify5ULQA
