GWAS和eQTL的共定位原理 GWAS和eQTL共定位是一种将GWAS和eQTL数据进行整合分析的方法,旨在鉴定疾病相关的功能变异和调控基因。其基本原理是通过比较GWAS和eQTL信号的重叠程度,确定具有共定位信号的位点和基因。共定位分析可以帮助我们解释GWAS关联位点的功能作用,并提供更具体的疾病相关基因候选列表。 共定位分析的流程 共...
定义GWAS和eQTL数据集的文件名: gwas_fn="GWAS1.txt"eqtl_fn="eQTL1.txt"marker_col="rs_id"pval_col="pval_nominal" 可视化: locuscompare(in_fn1=gwas_fn,in_fn2=eqtl_fn,title1="GWAS",title2="eQTL",marker_col1=marker_col,pval_col1=pval_col,marker_col2=marker_col,pval_col2=pval_col)...
这篇SCI是研究遗传变异对大脑中基因表达水平影响,具有足够的样本量来识别强大的顺式 eQTL 和细胞型 ieQTL,以比较祖先之间的顺式 eQTL,并识别来自先前与大脑相关疾病相关的 SNP 的大脑反式 eQTL。scRNA-seq+ eQTL+GWAS的组合能对复杂的机制提供更好的见解,并且还对重要疾病基因进行优先排序。总之,eQTL是基因组中重...
仅根据GWAS的结果来筛选基因时,只能筛选出显著关联的SNP位点所在的基因,这种做法类似cis-eQTL,收到了距离的限制,无法全面挖掘后续基因。Sherlock软件同时利用了cis和trans-eQTL的信息来识别候选基因,利用trans-eQTL突破距离限制,可以识别到更多的候选基因,对应的文章如下 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC...
联合分析eQTL和GWAS数据的方法也面临类似的挑战。为了控制所有潜在的混杂因素,cTWAS联合模拟了表型对所有估算基因和所有变异的依赖性(图1c),所有这些参数的联合估计将导致因果效应估计。cTWAS中变量之间潜在的高相关性提出了新的挑战。因此,研究人员使用为精细映射而开发的统计机制来拟合cTWAS,并使用经验贝叶斯策略来...
为了进行GWAS-eQTL共定位分析，首先需要安装必要的软件包，如`coloc`和`locuscomparer`。`coloc`是一个专门用于GWAS和eQTL共定位分析的R包，它提供了执行共定位分析所需的各种功能。`locuscomparer`则是一个用于可视化和比较GWAS和eQTL结果的工具，帮助研究者直观地理解分析结果。在实际应用中，研究者首先...
细胞类型水平的eQTL比组织水平的eQTL影响有更强的特异性,并具有更大的效应值。紧接着作者利用脑细胞类型eQTL与全基因组关联研究(GWAS)的整合,揭示了神经精神疾病和神经退行性疾病的表达与疾病风险之间的新关系。对于大多数GWAS基因座,在单个细胞类型中单个基因共定位,为疾病病因学提供了新的线索。研究结果表明,脑细胞...
综合GWAS和QTTS分析结果,鉴定到78个候选基因(图4A,B)。在泛转录组水平上鉴定的Cis-eQTL和Trans-eQTL在基因组上的分布不均匀(图4C,D)。从eQTL-代谢物网络中鉴定到候选转录因子,如AP2/ERF-ERF、MYB、WD40、bHLH、C3H等。 图4 次级...
如下图,通常GWAS里我们选择P-value最显著的那个SNP,但不代表它就是causal,也不影响我们使用它 把这个leading SNP的周围的signal取出来,通常是个peak,可以确定这个signal到底与哪个gene有causal effect eQTL是用来找causal gene的,fine mapping才是根据functional的数据来找causal SNP的!!!【确定你是想找上游还是下游】...
联合分析eQTL和GWAS数据的方法也面临类似的挑战。为了控制所有潜在的混杂因素,cTWAS联合模拟了表型对所有估算基因和所有变异的依赖性(图1c),所有这些参数的联合估计将导致因果效应估计。cTWAS中变量之间潜在的高相关性提出了新的挑战。因此,研究人员使用为精细映射而开发的统计机制来拟合cTWAS,并使用经验贝叶斯策略来...