GWAS称之为全基因组关联分析,传统意义上的GWAS针对单个SNP位点进行分析,来寻找与疾病或者性状相关联的SNP位点。在过去的几十年,依托高通量基因分型技术的快速发展,GWAS广泛应用于很多复杂疾病和性状的研究中,取得了不错的进展。 然而SNP水平的GWAS分析还存在着一些问题,通常情况下我们根据经验阈值,比如1X10-6,5X10-8...
GWAS称之为全基因组关联分析,传统意义上的GWAS针对单个SNP位点进行分析,来寻找与疾病或者性状相关联的SNP位点。在过去的几十年,依托高通量基因分型技术的快速发展,GWAS广泛应用于很多复杂疾病和性状的研究中,取得了不错的进展。 然而SNP水平的GWAS分析还存在着一些问题,通常情况下我们根据经验阈值,比如1X10-6,5X10-8...
Gene-Based Association (GBA) analysis是基于全基因组关联分析的一种目前GWAS可以分为基于突变(SNP,CNV,SV),基因和通路三种。其中基于突变的主要是单核苷酸多态(SNP),目前,可以使用的软件比较多,比如TASSEL,GAPIT,PLINK等。从近几年发的文章来看,和人相关的GWAS分析一般都是使用PLINK,而动植物的除了TASSEL,GAPIT外,...
基因型文件1000G_EUR为PLINK格式(bed,bim,fam或者map,ped),PLINK格式还不了解?见推文GWAS分析基本流程及分析思路 准备glist-hg19.txt文件,格式如下所示: glist-hg19.txt文件出自GCTA网站,各位找不到的话在后台发送gli关键词即可获得该文件。 3、gene-based关联分析 准备好GWASp、1000G_EUR和glist-hg19.txt后,...
输入文件的格式同VEGAS2和GCTA,只需要 GWAS 结果的 P 值和 SNP id 即可 输入文件snpp包括两列,第一列是SNP的ID,第二列是SNP的P值; 输入文件snpp如下所示: 4. 开始分析 4.1 step1:基因注释 输入命令: magma --annotate --snp-loc g1000_eur.bim --gene-loc NCBI37.3.gene.loc --out g1000_eur ...
Although genome-wide association studies (GWAS) have been successfully applied to a variety of complex diseases and identified many genetic variants underlying complex diseases via single marker tests, there is still a considerable heritability of comple
后缀为geneprioritization.txt的文件保存了候选基因的排序结果,按照p值从小到大排序,内容示意如下 和MAGMA等gene-based关联分析工具不同,DEPICT提供了一种新的思路,来识别gwas结果中值得深入挖掘的候选基因,并对这些基因的重要性进行排序。
2.5 备份跑法:gene-based关联分析研究。 跑之前,需要先修改vegas2.pl的代码。 修改vegas2.pl vi vegas2.pl 进入vegas2.pl文件以后,改动的代码如下: 1)第209行 将原始代码: my $path_sub_population = "/scratch/aniketM/VEGAS2/$reference_population/1000G$sub_population.extract"; ...
基于GWAS的分析结果做基因集富集分析。 基本代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # download sumstats file from https://ctg.cncr.nl/software/summary_statistics # download NCBI37 and g1000_eur from https://ctg.cncr.nl/software/magma ...
基因型文件1000G_EUR为PLINK格式(bed,bim,fam或者map,ped),PLINK格式还不了解?见推文GWAS分析基本流程及分析思路 准备glist-hg19.txt文件,格式如下所示: image glist-hg19.txt文件出自GCTA网站,各位找不到的话在后台发送gli关键词即可获得该文件。 3、gene-based关联分析 ...