Eqtl是指表观遗传学变异引起的基因表达水平的变化,它可以通过全基因组测序、芯片检测等技术进行研究。Eqtl可以揭示基因表达的差异,进而研究基因与表型之间的关系。 孟德尔随机化是一种基于遗传学的方法,用于研究基因与表型之间的关联。它利用孟德尔遗传的原理,通过比较不同基因型个体之间的表型差异来评估基因对表型的影响。这种
孟德尔随机化的暴露有很多选择,可以选择疾病、行为、元素、细胞、代谢物...作为暴露,当然也可以选择基因作为暴露,这样就可以和你们之前的生信分析、基础实验联系起来:例如你通过一系列生信分析筛选出一个重要的基因或者基础实验得到一个重要的基因,就考虑可以用孟德尔随机化分析来验证之前的结果,让自己的结果更加可信。
本研究通过整合来自多种组织(血液、脑脊液和大脑)的表达数量性状位点(eQTL)和蛋白质数量性状位点(pQTL)数据集以及帕金森氏病全基因组关联研究(GWAS)汇总统计,应用孟德尔随机化、Steiger检验、共定位、精细映射、蛋白-蛋白网络和富集分析等方法进行帕金森氏病潜在致病基因鉴定,快来一起看看吧! 背景 帕金森氏病(PD)是...
06.结局数据处理【药物靶点孟德尔随机化(共定位/eQTL)】 1257 0 09:40 App 05.暴露数据关联性分析、去除连锁不平衡和弱工具变量【药物靶点孟德尔随机化(共定位/eQTL)】 533 0 02:42 App 03.暴露eQTL数据准备【零基础SMR孟德尔随机化课程(M76)】 1218 0 09:57 App 110.cis-eQTL暴露数据批量处理,拿来直...
在从TSS(转录起始位点)的±100 kb范围之外移除SNP后,所有原始显著的脑eQTL(FDR<0.05)包括14,653个基因符号。当与可药物靶点基因组重叠时,作者获得了脑可药物靶点的曝光,其中包括4422个基因符号。在对SNP进行聚类后,剩下3021个基因用于进行MR分析。在去除与AD直接相关的SNP后,使用Wald比率或IVW方法(图2)进行FDR...
然后进行 eQTL 分析,利用来自不同队列的转录组和基因型数据,寻找与基因表达水平相关的遗传变异。同时,通过孟德尔随机化(MR)分析,研究子宫内膜异位症与特定基因之间的关系。此外,还对单细胞数据集进行分析,以及开展细胞通讯分析和免疫浸润分析等,从多个角度深入探究疾病机制。
此外,我们还通过孟德尔随机化(MR)分析框架评估了风险因素和循环生物标志物对癌症预后的因果效应,该框架整合了癌症生存率 GWAS 数据集、全表型关联研究(PheWAS)和血液全基因组基因表达/DNA 甲基化定量性状位点(eQTL/meQTL)数据集。平均而言,超过 10 个性状、700 个基因和 4,500 个 CpG 位点易与癌症预后相关。
首先，从GTEx Portal (gtexportal.org/home/) 寻找所需基因的eQTL数据，这是一个资源丰富的平台。下载的数据需要转换成适合孟德尔随机化分析的格式，即包含具体SNP（单核苷酸多态性）和基因名称的表格。接下来，确定合适的组织样本，无论是单个基因的eQTL数据还是多个基因的，都要进行提取。这一步可能需要...
4.对比对好的bam文件进行基因水平的定量,代做各领域生信分析和辅导 06:42 3.2高通量测序原始数据分析,使用hisat2进行序列比对,代做各领域生信分析和辅导 06:59 一组基因的EQTL数据自动批量下载并通过孟德尔随机化分析挖掘基因跟疾病的因果关系,代做各领域生信分析和辅导 14:05 分享科学科普内容赢奖金!
整合GWAS和eQTL数据的全转录组关联研究(TWAS)已被提出用来揭示基因与性状的关联。然而,尽管这些研究的目的是确定其(基因预测的)表达与复杂性状显著相关的基因,但它们并不旨在估计因果效应的强度,也无法区分因果关系和水平多效性(即当一个基因...