gcta64 --bfile test --chr 1 --extract test.snplist --cojo-file test.ma --cojo-joint --out test_chr1 # Perform single-SNP association analyses conditional on a set of SNPs (given in the file cond.snplist) without model selection gcta64 --bfile test --chr 1 --maf 0.01 --cojo-fi...
Fine-mapping pipeline in R: FINEMAP, CAVIAR, PAINTOR, GCTA-COJO, ABF Topicsrstats rpackage fine-mapping caviar finemap paintor ResourcesReadme LicenseGPL-3.0 license Activity Stars31 stars Watchers2 watching Forks12 forks Report repository ...
GCTA-COJO使用方法 参考样本的选择 参考 背景介绍: 通常情况下GWAS或是meta分析检验的是基于单个SNP模型的相关,所估计的效应量为被检验SNP的边际效应,但相比于多SNP模型的联合效应,单个SNP模型的边际效应并没有考虑该SNP与周围SNP的LD。 这会带来两个问题: 如果两个SNP成负相关,那么这两个SNP的效应都会被减弱。