LDSC|LD regression 需要的输入文件, GWAS summary statistics 计算好的LD Score(需要针对对应的人群进行计算) 结果文件解读包含:heritability、genetic correlation、LD regression估计出来的intercetp(衡量了polygenicity之外的因素对SNP effect的影响)等 01)genetic correlation & heritability 1)数据下载 & 格式转换 # ...
SNP 必须满足在进行共定位的两个表型中都有summary data是可用的。【注意1 】这里的summary data不是fu...
其中,mtag_result_trait_1.txt和mtag_result_trait_2.txt是经过MTAG校正后的GWAS summary数据。 计算结果(mtag_result.log文件): 当Estimated Omega矩阵的非对角线元素不为0时,表示不同特征之间存在遗传相关性,即它们在某种程度上共享遗传位点。在Estimated ...
有了功能注释的结果,与GWAS summary的数据结合起来就是一个自然的做法,主要依赖于统计计算工具,见下表(后续会逐步介绍,这里就是一个简单的罗列,这个表缺少finemapping类的工具): 由于连锁不平衡(LD),基因组附近变异之间的相关性,会存在许多不是“因果关系”的基因组关联。为了评估具有功能基因组注释的基因座富集,工...
(data.table)geno=fread("c.raw")geno[1:10,1:10]phe=fread("phe.txt")cov=fread("cov.txt")plink=fread("plink.cov")dd=data.frame(phe=phe$V3,cov1=plink$COV1,cov2=plink$COV2_4,cov3=plink$COV2_5,geno[,7:20])head(dd)mod_M7=lm(phe~cov1+cov2+cov3+M7_1,data=dd);summary(...
我们不妨点击第一个“ieu-b-40“进去看看,结果如下图所示,这里包含该研究的基本信息,大家重点关注”Population“、”Sample size“和”Build“就行,这个数据没有提供完整的GWAS summary 数据: 接下来,我们点击“ukb-b-19953“这个数据集,可以发现它提供了VCF文件,其实这也就相当于提供了完整的数据,大家可以点击”...
我们先从没有协变量的一般线性模型(LM)模型开始,然后加入数据类型的协变量,然后加入因子类型的协变量(这里需要进行虚拟变量的转化),然后将数值协变量和因子变量放在一起作为协变量,然后将PCA的值作为协变量加进去,这样一般线性模型分析完成。 最后我们使用混合线性模型(LMM),不考虑协变量,然后加入协变量,然后将PCA加入...
## SI A Float Accuracy score of summary data imputation ## NC A Float Number of cases used to estimate genetic effect ## ID 1 String Study variant identifier 这样就读取好了,这个函数的读取的结果默认其实是一个S4对象,关于这个对象我下次再详细探索(和TCGAbiolinks下载的SummarisedExperiment对象很像)。
我们先从没有协变量的一般线性模型(LM)模型开始,然后加入数据类型的协变量,然后加入因子类型的协变量(这里需要进行虚拟变量的转化),然后将数值协变量和因子变量放在一起作为协变量,然后将PCA的值作为协变量加进去,这样一般线性模型分析完成。 最后我们使用混合线性模型(LMM),不考虑协变量,然后加入协变量,然后将PCA加入...
有了功能注释的结果,与GWAS summary的数据结合起来就是一个自然的做法,主要依赖于统计计算工具,见下表(后续会逐步介绍,这里就是一个简单的罗列,这个表缺少finemapping类的工具): 由于连锁不平衡(LD),基因组附近变异之间的相关性,会存在许多不是“因果关系”的基因组关联。为了评估具有功能基因组注释的基因座富集,工...