GWAS找到显著信号位点后,需要解释显著信号位点如何影响表型。 常见的一个解释方法是共定位分析。 主流的共定位分析包括: 1)GWAS和eQTL共定位; 2)GWAS和sQTL共定位; 3)GWAS和meQTL共定位; 4)GWAS和pQTL共定位; 其中,GWAS ...
介绍 全基因组关联分析 GWAS 是非常流行的定位表型或疾病遗传位点方法。不过很多情况下,GWAS 发现的最显著的 SNP top SNP 或者 index SNP 并不是真正造成影响的causal SNP 因果SNP ,而是因为跟 causal SNP 之间存在的 LD 而变得显著。因而,后续还需要对结果进行 fine mapping 精细定位 ,把 causal SNP找到。 如果想了解更多 ...
2020-07-09 09:51 0 1756 推荐指数:
GWAS找到显著信号位点后,需要解释显著信号位点如何影响表型。 常见的一个解释方法是共定位分析。 主流的共定位分析包括: 1)GWAS和eQTL共定位; 2)GWAS和sQTL共定位; 3)GWAS和meQTL共定位; 4)GWAS和pQTL共定位; 其中,GWAS ...
共定位分析是一种用贝叶斯检验来分析两种可能相关的表型是否在给定区域内共享共同的遗传因果变异的方法,本文中,我们使用 coloc 包来进行共定位分析。 数据的准备 MAF的计算 我们的共定位的目的是为了找出caQTL、eQTL与meQTL的共定位,主角是我们的caQTL数据。coloc需要 ...
1)Anaconda的安装 2)PyCharm使用 3)odbc接口 Python ODBC官网 Connection modules for Microsoft SQL databases Python Driver for SQL Server Github ...
MatrixEQTL是一个快速有效的cis/trans eQTL mapping分析工具,被The Genotype-Tissue Expression (GTEx)数据库用于eQTL mapping分析。使用MatrixEQTL进行eQTL mapping需要五个输入文件,即SNP.txt ...
简介 本文汇总一些常见的GWAS summary数据链接(定期更新) 一、GWAS汇总数据库(全表型) 1.IEU OpenGWAS:包含42,484 个GWAS摘要数据集的214,725,223,303 个遗传关联的数据库 2.PheWeb: 包含Biobank Japan,以及UKB ...
GWAS Catalog The NHGRI-EBI Catalog of published genome-wide association studies EBI负责维护的一个收集已发表的GWAS研究的数据库 Catalog stats Last data release ...
SNP的rsid匹配 在处理 Nealelab 中的summary data sets时,发现数据缺失SNP对应rs号: 可以看到数据中只有variant变量,这里提供了解决方案:https://www.biostars.org/p/349284/ ,实践一下! Getting ...
使用Navicat 进行MySql数据库同步功能 作者:胡德安 准备: 打开Navicat管理工具(比如Navicat Premium 15管理工具) 两个数据库第一个是源数据库A和要被同步的目标数据库B 1、鼠标左键选中源数据库A 2、左键点击菜单里的工具,然后在弹出的列表里选择 ...