3.3GWAS分析(简单广义线性模型分析、广义线性模型分析、混合线性模型分析、K+Q线性模型分析) 参考文献 [1] Lin H, Wang F, Rosato AJ, Farrer LA, Henderson DC, Zhang H. Prefrontal cortex eQTLs/mQTLs enriched in genetic variants associated with alcohol use disorder and other diseases [published online...
AI代码解释 pig60K$trait1[sample(1:nrow(pig60K),round(nrow(pig60K)*0.80))]<-NApig60K$trait2[sample(1:nrow(pig60K),round(nrow(pig60K)*0.25))]<-NACMplot(pig60K,plot.type="q",col=c("dodgerblue1","olivedrab3","darkgoldenrod1"),threshold=1e-6,ylab.pos=2,signal.pch=c(19,6...
#3运行admixture软件,根据过滤后的基因型文件计算K1-10的CV值判断最佳分群,然后用不过滤的基因型文件计算最佳分群的Q矩阵 for K in 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10; do ../software/admixture_linux-1.3.0/admixture --cv prunData.ped $K >> log.txt; done #4提取CV值 grep -h CV log.txt #5用完整...
awk '{print $1" "$1" 1 "$2" "$3}' > pop.Qmatrix gwas分析 /home/software/emmax/emmax-intel64 -v \ -d 10 \ #指定小数点位数 -t snp_filter \ #输入文件前缀 -p sample.table \#表型数据 -k pop.kinship \#亲缘关系矩阵 -c pop.Qmatrix \#Q矩阵 -o emmax.out \#输出文件 1> emma...
这个代码是qqman画的,具体教程参考:GWAS分析中可视化:qqman和cmplot以及颜值即正义 | 只知道qqman而不知道cmplot是不专业的
GWAS入门要点 GWAS⼊门要点 背景：1996 年，Risch 最早提出了 GWAS 的设想。他认为未来⼈类复杂疾病的研究不再需 要候选基因的预测，能够在全基因组⽔平检测每⼀个基因的变异，进⾏更⼤规模的基因检测。2001 年，Hansen 等最早应⽤GWAS 在植物中对 Sea beet（海甜菜）的⽣长习性进⾏了分析发现，...
利用 EMMAX 程序包[30]中的混 合线性模型(mixed linear model,MLM),以群体结 构(Q)和亲缘关系(K)为协变量加入混合线性模型 中,对 Q 和 K 的效应进行评估,控制其对目的基因定 位的影响.对 1 449 720 个 SNP 标记结合氮高效利用 表型数据进行 GWAS 分析,获得甘薯氮高效候选基 因.GWAS 分析结果以曼哈顿...
--vcf 输入文件名 --allow-extra-chr 允许其他格式染色体，如scaffold --recode12 二进制编码 --out 输出文件名 --autosome-num 设置染色体数目，默认人类染色体数 每个K值都会生成两个文件，.P和.Q P：储存推断的祖先种群的等位基因频率 Q：每个样本中各个祖先种群所占的百分比。查看cv值，K=3时，...
简单地理解全基因组关联分析，GWAS就是标记辅助选择在全基因组范围上的应用，在全基因组层面上开展大样本的、多中心的、重复验证的技术，并对相关基因与复杂性状进行关联研究，从而全面地揭示出不同复杂性状的遗传机制和基础。GWAS是一项开创性的研究方法，因为它可以在以前很难达到的分辨率水平上对成千上万无关样本的...
Integrative genomics analysis reveals a 21q22.11 locus contributing risk to COVID-19. Hum. Mol. Genet. 30, 1247–1258 (2021). Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar Bulik-Sullivan, B. K. et al. LD score regression distinguishes confounding from polygenicity in genome-wide ...