不会linux也没关系,点击鼠标即可完成的LDSC分析来了 LDSC分析基于已有的GWAS结果,即gwas summary数据,可以评估性状的遗传力,分析两个性状间的遗传相似度。相比GREML, 其运算速度快,更适用于处理大样本量的数据。 LD hub是一个网页版的工具,可以进行LDSC分析。同时也从各种开源数据库中收集整理了gwas summmary数据...
后面计算分区遗传力,就是计算ALL和ANNOT这两个注释的遗传力的比例。(所以需要一个ALL当作背景) 2. 根据注释文件计算每个SNP的分区ldscore fori in{1..22}dopython2 /home/JFF/software/ldsc/ldsc.py\--l2\--bfile /home/LD_score/1000G_Phase3_plinkfiles/1000G.EUR.QC.${i}\#参考基因型,从ldsc官...
来源:https://github.com/omerwe/polyfun/issues/28 此方案在我这里行不通,即便合并了依旧有这个报错。 解决方案二: 剔除eQTL annotation 中全部为 0 的组织,比如 Fallopian_Tube、Cervix_Ectocervix
LDSC分析基于已有的GWAS结果,即gwas summary数据,可以评估性状的遗传力,分析两个性状间的遗传相似度。相比GREML, 其运算速度快,更适用于处理大样本量的数据。 LD hub是一个网页版的工具,可以进行LDSC分析。同时也从各种开源数据库中收集整理了gwas summmary数据,分析了多种性状的遗传力和遗传相似度,对应的文献发表...
尽管我们在GWAS分析中,可以通过协变量来校正群落分层等因素,但是混淆因素是无法完全消除的。为了保证分析结果的准确性,我们就需要评估GWAS分析结果中以上两个因素的占比,只有当混淆因素占比很低时,才能说明我们的分析结果是可靠的,此时我们就可以通过LDSC来探究这个混淆因素的占比。
通过对单个表型的GWAS分析结果进行连锁不平衡回归分析,可以鉴定是否存在混淆因素,同时估计遗传力的大小;对于多个不同表型的GWAS分析结果进行分析,则可以计算表型间的遗传相似度。 通过ldsc这款软件,可以方便地进行LDSC分析,源代码保存在github上,网址如下 https://github.com/bulik/ldsc ...
LDSC分析基于已有的GWAS结果,即gwas summary数据,可以评估性状的遗传力,分析两个性状间的遗传相似度。相比GREML, 其运算速度快,更适用于处理大样本量的数据。 LD hub是一个网页版的工具,可以进行LDSC分析。同时也从各种开源数据库中收集整理了gwas summmary数据,分析了多种性状的遗传力和遗传相似度,对应的文献发表...