典型的 genome-wide association meta-analyses (GWAMAs) 包括四个主要阶段 (1)File-level QC(步骤7-18) 包括清理档案(例如:列标题的调整、文件格式的改变、基于某些 SNP 的排除 标准,或添加列)和文件检查(例如检查文件的整体特征 或 SNP 排除的数量) 通常以迭代的方式 通过meta分析团队分析师研究的文件。通过 ...
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...
尔云间meta分析:【Meta分析,Stata/Excel】轻松制作高大上的亚组分析森林图:汇总所有亚组分析的合并结果 尔云间meta分析:Meta分析发表偏倚大盘点(egger, begg, Harbord, peter等定量检验) 尔云间meta分析:Meta分析剪补法:Stata的操作和结果解读 尔云间meta分析:Meta分析常见困惑之:OR、RR还是HR? 尔云间meta分析:如果...
研究团队利用两个独立的全基因组关联研究和meta分析的方法,对来自全球的11,744个欧洲祖裔个体进行了深入研究,其中包括2,085名肺动脉高血压(PAH)患者。经过严谨的数据分析和验证,研究人员对肺动脉高压进行了两个独立的基因组关联研究(GWAS),并进行了合并分析。他们发现了两个与肺动脉高压相关的基因座。 第一个位于S...
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,...
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 stratification):利用plink...
对于GWAS分析而言,增加样本量是提高检验效能的最直接有效的方式。目前常规GWAS项目的样本量约为1000 cases vs 1000 controls,这样的样本量能够检测到的相关SNP位点基本属于common SNP, 频率在1%以上,对应的OR值也通常在1.2以上,对于低频和罕见突变位点,常规的样本量则无法有效检出,因为携带对应Allel的样本太少,很难达到...
meta-analysis是对多个gwas分析结果进行综合评价,该软件支持以下两种meta分析的算法 pvalue standard error 第一种是基于p值;第二种是基于标准误,我们知道标准误指的是某个统计量的分布,在使用第二种算法时,需要提供对应的统计量,即Effect, 以逻辑回归/线性回归为例,Effect对应的就是回归系数BETA, 标准误对应的就...
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,...
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...