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 ...
软件下载,下载地址:https: github.com genetics statistics GEMMA releases 下载过程: 调用测试 测试数据下载,地址:https: github.com genetics statistics GEMMA releases 剔除没有表型记录的数据,gemma只分析有表型记录的数据 质控 计算kinship矩阵 将kinship文件移动至当前目录 ...
2021-12-25 22:50 0 1707 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 ...
一、为什么要做祖先成分的PCA? GWAS研究时经常碰到群体分层的现象,即该群体的祖先来源多样性,我们知道的,不同群体SNP频率不一样,导致后面做关联分析的时候可能出现假阳性位点(不一定是显著信号位点与该表型有关,可能是与群体SNP频率差异有关),因此我们需要在关联分析前对该群体做PCA分析 ...
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 ...
ROC曲线基本知识: 判断分类器的工作效率需要使用召回率和准确率两个变量。 召回率:Recall,又称“查全率”, 准确率:Precision,又称“精度”、“正确率”。 以判断病人是否 ...
出处:bilibili 关联分析(Association):在交易数据、关系数据或其他信息载体中 ...
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 ...
plink进行阈性状(质量性状)关联分析有两种方法 --assoc 和 --logistic, 这两种方法又分别有分是否校正: --assoc --adjust 和 --logistic --adjust --logistic方法有可以选择是否添加协变量: --logistic ...