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...
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)...
westra_eqtl_hg19为eQTL数据,该数据通过westra_eqtl_hg19.zip解压得到 mygwas为生成的共定位结果文件名 eQTL共定位结果(以westra_eqtl_hg19数据为例): image 每一列代表的意思:Columns are probe ID, probe chromosome, gene name, probe position, tans-eQTL chromosome, left boundary of the trans-region, righ...
GWAS通过分析大量个体的基因型与特定性状的关联，以识别与疾病或其他性状相关的遗传变异。而eQTL研究则关注特定基因座在不同个体间表达水平的差异，揭示基因表达变异与遗传变异之间的联系。GWAS-eQTL集成共定位分析的目的在于整合这两种方法的结果，通过寻找同时在GWAS和eQTL分析中显示出显著关联的基因座，来识...
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...
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。
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,其如何通过基因或者通路影响表型很难被阐述。