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
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 ...
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...
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-field SNP --meta-analysis-chr-field CHR --meta-analysis-bp-field BP --meta-analysis-a1-field A1 --meta-anal...
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...
在生物信息数据分析中,R语言是必备技能,简洁的语法,丰富的生态,美观的可视化,种种优势使得其成为该领域中使用最广泛的编程语言之一。用R进行meta分析当然也是可以的,本文要介绍的R包rmeta, 就是其中之一,可以用于gwas meta分析,支持随机效应模型和固定效应模型,官
以下是GWAS meta分析的基本流程: 1.数据收集: 确定研究问题和纳入标准。 检索相关的GWAS研究。 收集每个研究的基因型数据和表型数据。 2.数据预处理: 检查数据质量,包括缺失值、异常值等。 对基因型数据进行编码和标准化处理。 对表型数据进行分类或连续化处理。 3.统计分析: 计算每个SNP(Single nucleotide polymorp...
Meta-analysis是对多个GWAS分析结果进行综合评价。METAL是GWAS meta分析最常用的工具之一,说明文档见:https://genome.sph.umich.edu/wiki/METAL_Documentation 该软件的安装非常简单,直接下载编译好的二进制文件即可,安装过程如下: wgethttp://csg.sph.umich.edu/abecasis/metal/download/Linux-metal.tar.gz ...
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...