一般文献认为0.75 - 0.95的位点是共定位位点。 (服务定制Sxdwch123) 共定位的类型有很多种,包括eQTL-GWAS,meQTL-GWAS,pQTL-GWAS,eQTL-meQTL,GWAS-GWAS等等,这里如果两种表型都是疾病的GWAS数据,除了获得本地数据分析外,还可以利用ieu数据库在线分析。 以IEU GWAS database中LDL(
2.基因差异表达分析：使用limma R包对批量RNA测序数据进行差异表达基因分析，找出在败血症和健康对照组之间...
利用IEU数据库进行GWAS-GWAS共定位分析，旨在探索两个疾病或性状是否共由一个基因组区域的因果变异驱动。此方法不仅强化了两个表型间的关联，还有助于识别影响这些表型的关键变异。在执行共定位分析前，首先需明确待检验的表型，即需要讨论的性状或疾病，这一过程在GWAS分析中通过关联分析实现，而QTL分析则...
此方法适用于多种类型，如eQTL-GWAS、meQTL-GWAS、pQTL-GWAS等，尤其在疾病GWAS数据时，可通过IEU数据库进行在线分析。以LDL与冠心病为例，共定位分析结果显示两者共有的因果变异后验概率高达99.7%，进一步说明了LDL对冠心病的因果效应。另一种方法是利用GWAS VCF文件，下载相关表型的文件，设置区域并提取...
MR蛋白质组学和共定位鉴定HF的10个基因 利用SOMAscan V4蛋白质组学的GWAS数据,作者选择了条件独立的顺式变体,定义为蛋白质编码基因+/-1Mb区域内的任何变体,与血浆SOMAscan蛋白水平相关(p < 5. × 10−8).作者提出这些变体是测量SOMAscan蛋白的工具变量,并使用MVP和HERMES联盟的欧洲血统GWAS HF荟萃分析...
共定位的类型有很多种,包括eQTL-GWAS,meQTL-GWAS,pQTL-GWAS,eQTL-meQTL,GWAS-GWAS等等,这里如果两种表型都是疾病的GWAS数据,除了获得本地数据分析外,还可以利用ieu数据库在线分析。 以IEU GWAS database中LDL(ieu-a-300)与冠心病(ieu-a-7)为例,下面介绍两种方法实现连续型变量之间的共定位分析。(详情可阅读gwa...
GWAS共定位分析 共定位的类型包括: GWAS和eQTL[基因的表达数量性状位点]共定位; GWAS和sQTL[剪切]共定位; NC文献 THISTLE工具文献 GWAS和mQTL[甲基化]共定位;NG文献mQTL GWAS和pQTL[蛋白质数量性状位点]共定位;Science文献 pQTL pQTL分两类:顺式pQTL(cis-pQTL)为靠近编码蛋白质的基因;反式pQTL(trans-pQTL)距离...
GWAS-eQTL集成共定位分析的目的在于整合这两种方法的结果，通过寻找同时在GWAS和eQTL分析中显示出显著关联的基因座，来识别可能的因果变异。这一过程能够提高关联发现的准确性和效率，特别是对于那些在GWAS中仅显示出弱关联但在eQTL中表现明显的变异。为了进行GWAS-eQTL共定位分析，首先需要安装必要的软件包，...
本文聚焦于使用eQTLGen的eQTL数据与FinnGen的GWAS数据进行coloc共定位分析的方法。coloc共定位分析原理相对直截了当，关键在于运用coloc.abf函数，数据整理成该函数所需的格式。整理数据成所需格式是整个流程中的核心步骤，包括整理成list形式，这是至关重要的一步。对于初学者来说，理解数据参数的计算和处理...
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