GWAS通过分析大量个体的基因型与特定性状的关联，以识别与疾病或其他性状相关的遗传变异。而eQTL研究则关注特定基因座在不同个体间表达水平的差异，揭示基因表达变异与遗传变异之间的联系。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...
在对18个新基因座的复制研究中,来自GBMI多祖先(不包括英国生物库)的HF GWAS的研究结果表明,33.3%(18个中的6个)的变异是显著的(p值<0.05/18),61.1%(18中的11个)是名义上显著的(p值<0.05),100%的β估计与作者的荟萃分析方向一致(补充数据20)。
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)...
大家好, QTL与GWAS使用coloc的共定位问题,群里的同学一直问的很多,coloc本身并不复杂,最重要的函数是coloc.abf,只需要将数据整理成函数需要的数据即可。最后的数据格式到底是什么样子的,只能说是2个数据整理…
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...
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...