GWAS找到顯著信號位點后,需要解釋顯著信號位點如何影響表型。 常見的一個解釋方法是共定位分析。 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 ...
軟件下載,下載地址:https: github.com genetics statistics GEMMA releases 下載過程: 調用測試 測試數據下載,地址:https: github.com genetics statistics GEMMA releases 剔除沒有表型記錄的數據,gemma只分析有表型記錄的數據 質控 計算kinship矩陣 將kinship文件移動至當前目錄 ...
2021-12-25 22:50 0 1707 推薦指數:
GWAS找到顯著信號位點后,需要解釋顯著信號位點如何影響表型。 常見的一個解釋方法是共定位分析。 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、為什么要做祖先成分的PCA? GWAS研究時經常碰到群體分層的現象,即該群體的祖先來源多樣性,我們知道的,不同群體SNP頻率不一樣,導致后面做關聯分析的時候可能出現假陽性位點(不一定是顯著信號位點與該表型有關,可能是與群體SNP頻率差異有關),因此我們需要在關聯分析前對該群體做PCA分析 ...
數據預處理(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. 表型數據統計分析 ...
一、為什么要做GWAS的條件分析(conditional analysis) 我們做GWAS的時候,經常掃出一堆顯著的信號,假設rs121是我們掃出來與某表型最顯著相關的位點(P=1.351e-36),rs124尾隨其后(6.673e-22),也是與該表型顯著相關,那么這個時候,我們就有問題 ...
ROC曲線基本知識: 判斷分類器的工作效率需要使用召回率和准確率兩個變量。 召回率:Recall,又稱“查全率”, 准確率:Precision,又稱“精度”、“正確率”。 以判斷病人是否 ...
出處:bilibili 關聯分析(Association):在交易數據、關系數據或其他信息載體中 ...
LocusZoom圖幾乎是GWAS文章的必備圖形之一,其主要作用是可以快速可視化GWAS找出來的信號在基因組的具體信息:比如周圍有沒有高度連鎖的位點,高度連鎖的位點是否也顯著。 下面是locuszoom的示例圖: 下面具體講講如何實現Locuszoom的繪制 1、進入Locuszoom ...
plink進行閾性狀(質量性狀)關聯分析有兩種方法 --assoc 和 --logistic, 這兩種方法又分別有分是否校正: --assoc --adjust 和 --logistic --adjust --logistic方法有可以選擇是否添加協變量: --logistic ...