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 ...
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: GWAS和eQTL共定位 GWAS和sQTL共定位 GWAS和meQTL共定位 GWAS和pQTL共定位 其中,GWAS和eQTL共定位应用最为广泛。 具体来说,当检测到GWAS信号和eQTL共定位时,我们会认为GWAS信号上的位点可能通过改变基因表达的生物学过程影响表型。 共 ...
2021-07-23 20:03 0 274 推荐指数:
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、eQTL、mQTL共定位分析的作用 eQTL、mQTL共定位分析属于Post-GWAS的一项重要工作,旨在GWAS结果的基础上鉴定与表型相关的eQTL和mQTL位点。 传统的GWAS是将全基因组范围内的常见变异进行关联分析,鉴定与表型相关的基因座,但鉴定出来的位点大多数位于基因间隔区 ...
1、软件下载,下载地址:https://github.com/genetics-statistics/GEMMA/releases 下载过程: 2、调用测试 ...
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 ...
数据预处理(DNA genotyping、Quality control、Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 ...
一、为什么要做GWAS的条件分析(conditional analysis) 我们做GWAS的时候,经常扫出一堆显著的信号,假设rs121是我们扫出来与某表型最显著相关的位点(P=1.351e-36),rs124尾随其后(6.673e-22),也是与该表型显著相关,那么这个时候,我们就有问题 ...
在Android应用中,往往有获取当前地理位置的需求,比如微信获取附近的人需要获取用户当前的位置,不多说,直接上例子。 Location的一些简单用法 要想使用Location服务,还必须添加Location的权限:<uses-permission ...
LocusZoom图几乎是GWAS文章的必备图形之一,其主要作用是可以快速可视化GWAS找出来的信号在基因组的具体信息:比如周围有没有高度连锁的位点,高度连锁的位点是否也显著。 下面是locuszoom的示例图: 下面具体讲讲如何实现Locuszoom的绘制 1、进入Locuszoom ...