GWAS和eQTL都是对SNP进行分析,一个与表型进行关联分析,一个与基因的表达量进行关联分析;说到底都有一个共同的SNP信息。现在共定位分析只不过是将eQTL和GWAS的SNP计算的P-value值进行整合,换句话说就是在两个分析过程中有相同的SNP在两部分分析中都显示是超过阈值线的P值,那这个SNP是不是就是很重要的信息。 1.e...
共定位分析的一般流程包括以下几个步骤: 1. 数据收集:收集GWAS和eQTL的原始数据,包括疾病组和对照组的基因型数据,以及基因表达谱数据。 2. 数据预处理:对原始数据进行质量控制和过滤,去除低质量的SNP和样本,纠正批次效应等。 3. GWAS分析:使用适当的统计方法对GWAS数据进行分析,识别与疾病相关的SNP。 4. eQTL分析...
定义GWAS和eQTL数据集的文件名: gwas_fn="GWAS1.txt"eqtl_fn="eQTL1.txt"marker_col="rs_id"pval_col="pval_nominal" 可视化: locuscompare(in_fn1=gwas_fn,in_fn2=eqtl_fn,title1="GWAS",title2="eQTL",marker_col1=marker_col,pval_col1=pval_col,marker_col2=marker_col,pval_col2=pval_col)...
为了进行GWAS-eQTL共定位分析，首先需要安装必要的软件包，如`coloc`和`locuscomparer`。`coloc`是一个专门用于GWAS和eQTL共定位分析的R包，它提供了执行共定位分析所需的各种功能。`locuscomparer`则是一个用于可视化和比较GWAS和eQTL结果的工具，帮助研究者直观地理解分析结果。在实际应用中，研究者首先使...
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,其如何通过基因或者通路影响表型很难被阐述。
GSTM4顺式pQTL与偏头痛的共定位分析在顺式eQTL和顺式pQTL MR分析中,基因GSTM4始终表现出负估计效应,表明GSTM4表达增加与偏头痛风险降低之间存在相关性。利用GSTM4激动剂可以提供一种创新和可靠的方法来减轻偏头痛的风险。在高度置信度下,GSTM4蛋白水平和偏头痛风险之间的因果关系变异是共享的,共定位分析(PPH 4 = ...
大家好, QTL与GWAS使用coloc的共定位问题,群里的同学一直问的很多,coloc本身并不复杂,最重要的函数是coloc.abf,只需要将数据整理成函数需要的数据即可。最后的数据格式到底是什么样子的,只能说是2个数据整理成list是最重要的一步。 不太懂的人可能要摸索半天,包括数据一些必需的参数怎么计算,这方面我也发过一些...
本文聚焦于使用eQTLGen的eQTL数据与FinnGen的GWAS数据进行coloc共定位分析的方法。coloc共定位分析原理相对直截了当，关键在于运用coloc.abf函数，数据整理成该函数所需的格式。整理数据成所需格式是整个流程中的核心步骤，包括整理成list形式，这是至关重要的一步。对于初学者来说，理解数据参数的计算和处理...
该Web应用程序将通过与整合到单个交互式图中,并通过应用进行可视化,使GWAS结果的探索和注释能够评估哪些基因和组织是GWAS信号最可能的候选者。结果显示在热图上。 此外,用户可以上传其他数据集以测试共定位。 例如,可以上传其他表型关联(即PheWAS)以评估多效性或其他来源的eQTL数据,以获得正式的共定位测试和数据可视化。
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,其如何通