用途：从 GWAS 汇总统计出发，编排 GWAS 后因果推断全流程，三角验证并提名可发表的因果暴露、基因与机制。
主要能力（按步骤）：0 预检，用 LDSC/S-LDSC、HDL、LAVA 做遗传力与组织优先级、跨性状遗传相关诊断；1 工具变量筛选，LD 剪枝、F 统计过滤、Steiger 预筛；2 孟德尔随机化，IVW、MR-Egger、加权中位数/众数、MR-RAPS；3 敏感性分析，MR-PRESSO、Egger 截距、Isq、留一法、Steiger；3b 当 |rg|>0.3 时启用 CHP 感知 MR，CAUSE 的 delta_elpd、LHC-MR 后验；4 共定位，coloc.abf/coloc.susie、HyPrColoc、SMR-HEIDI；5 精细定位，SuSiE rss、FINEMAP-inf、PolyFun；6 中介分析，网络 MR、MVMR、CMAverse；7 TWAS 三角验证，FUSION、S-PrediXcan、FOCUS；8 cis-pQTL 药物靶点 MR，UKB-PPP/deCODE 跨平台复制；9 效应基因优先级，整合 Open Targets L2G、PoPS、cS2G、共定位、TWAS 等证据；10 可选 GenomicSEM 共同因子 GWAS。
使用方式：需先核对已安装版本（R 用 packageVersion 与 ?函数名，Python 用 pip show 与 help，CLI 用 --version 与 --help），版本不符时按实际 API 调整示例。关键命令如 ldsc.py --h2、mr()、mr_presso()、coloc.abf()、susie_rss()、SPrediXcan.py、focus finemap、magma、pops.py、ldsc()/userGWAS() 均按资料原样保留。
适用场景：GWAS 后因果推断、药物靶点验证、组织与基因优先级排序、多方法三角验证。
限制：资料给出参数建议与阈值（如 p<5e-8、F>=10、PP.H4>=0.7/0.8/0.95、FOCUS PIP>=0.8、Isq>=0.9、min_abs_corr>=0.5 等），但未提供收费、价格、平台或效果数据；具体版本兼容性需自行核对，缺失事实暂未提供。