进行meta分析,meta分析后会生成两个文件,分别是METAANALYSIS1.TBL和 METAANALYSIS1.TBL.info 其中METAANALYSIS1.TBL 是meta分析的结果文档; 我们一般主要专注meta分析后的pvalue。 METAANALYSIS1.TBL.info文件主要是对METAANALYSIS1.TBL的注释,感兴趣的可以仔细阅读。 好啦,meta分析到这就结束了,关注小果,小果带你学...
GWAS汇总数据的meta分析,是使用适当的权重将不同的GWAS整合到一起(可以是相同的疾病或者性状,也可以是几个有关联的疾病或者性状) 其在复杂遗传疾病和性状的gwas研究中日益成为重要的工具 R语言实现:metal软件 #准备好GWAS数据 #使用metal软件,执行GWAS的meta分析 snplist <- read.xlsx("./原文/1-s2.0-S016517812...
进行meta分析,meta分析后会生成两个文件,分别是METAANALYSIS1.TBL和http://METAANALYSIS1.TBL.info 其中METAANALYSIS1.TBL 是meta分析的结果文档; 咱们一般主要专注meta分析后的pvalue。 http://METAANALYSIS1.TBL.info文件主要是对METAANALYSIS1.TBL的注释,感兴趣的可以仔细阅读。 好啦,meta分析到这就结束了,关注...
对GWAS结果的meta分析显示共有333个独立基因与至少一种药物表型相关(74个与高脂血症、181个与高血压相关、78个与T2D)(表格过大这里不做展示)。 药物总购买量置信区间(CS) 共有450个CS与药物总购买量相关,其中包括治疗高脂血症(83个位点,137个CS)、高血压(145个位点,221个CS)和T2D(77个位点,92个CS)(图 ...
GWAS:plink进行meta分析 之前教程提到过Metal是可以做Meta分析,除了Metal,PLINK也可以进行Meta分析。 命令如下所示: plink--meta-analysis gwas1.plink gwas2.plink gwas3.plink + logscale qt --meta-analysis-snp-fieldSNP --meta-analysis-chr-fieldCHR --meta-analysis-bp-fieldBP--meta-analysis-a1-field...
GWAMA:GWAS meta-analysis的又一利器 meta-analysis对多个独立研究的成果进行综合评估,该技术在医学,心理学等领域早已广泛使用。虽然该技术的理论基础早已成熟,但是在GWAS分析领域,还是有很多困难需要去克服 GWAS分析SNP位点的数量很大,特别是基因型填充技术的出现,SNP位点数量达到了百万,千万的规模,对于软件而言,运行速度...
之前教程提到过Metal是可以做Meta分析,除了Metal,PLINK也可以进行Meta分析。命令如下所示: 输入文件gwas1.plink文件如下所示: 输出结果如下所示...
为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点。 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再做meta分析。 1.如何判断群体是否分层 先用plink计算PCA,具体方法详见链接:GWAS群体分层 (Population stra...
点击鼠标即可完成GWAS meta分析,任何人都可以! MetaGenyo是一个GWAS meta分析的在线网站,通过该网站,只需上传指定格式的文件,然后鼠标点击就可以轻松实现meta分析,网址如下 http://bioinfo.genyo.es/metagenyo/ 对应的数据格式图示如下 每个文件表示的是一个SNP位点在多个study中的研究结果,每一行为一个study。其中...
首先，该团队对多达826690个体（177517 名骨关节炎患者）进行GWAS meta分析，共定义包含骨关节炎几乎所有患病部位的11种表型，并鉴定11897个全基因组显着相关的单核苷酸变异（single nucleotide variants, SNVs）。通过条件分析来确定在疾病表型定义中不重叠的关联，100个独立的变异关联中有52种是先前未知的与任何骨...