LDSC本质是一个线性回归,其输入数据为GWAS的分析结果,回归的自变量为SNP位点的LD score值,因变量是该算法的核心,自定义的一个符合卡方分布的统计量,通过线性回归拟合LD score和卡方统计量的关系,从而判断GWAS分析结果中是否存在混淆因素。 首先来看下自变量LD score, 对于一个SNP位点,其LD score定义该位点与其邻近位...
通过实例演示和数据支持,本文详细阐述了LDSC分析代码的安装、测试及使用方法。LDSC作为GWAS分析中的强大工具,其计算遗传力、遗传相关性及LD得分的能力为科研人员提供了宝贵的研究手段。在实际应用中,研究人员可根据具体研究需求灵活调整参数和文件格式,以充分利用LDSC的强大功能。©...
GWAS分析必备-LDSC详细原理以及简单的实操-孟德尔随机化内容加分项 梦苒儿 编辑于 2023年11月26日 23:36 关联性证据并不是因果关系 实操部分 实操部分暂不完全 分享至 投诉或建议 2 0 0 0
GWAS分析一般针对于SNPs和单一性状之间的关联,从而导致与该性状相关的性状中包含的信息没有得到充分利用。相比于单表型的GWAS,MTAG可以利用关联表型的信息提升目标表型的检验统计power。 02 方法和原理 2.1 LDSC原理 2.2 MTAG原理 03 脚本和实操 3.1 LDSC代...
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...
LDSC-SEG简介 本文主要介绍LD分数回归的一项功能扩展 ,LDSC-SEG。该方法主要通过整合基因表达数据与GWAS数据,来发现疾病相关的组织或细胞种类,其底层原理是使用分层LD分数回归(stratified LD score regression,回顾:GWASLab:基于功能分类分割遗传力 – 分层LD分数回归 Stratified LD score regression)来检测表型的遗传性...
第一步我们得到了LD score值,进行LDSC分析,我们还需要GWAS分析结果。该软件制定了一种后缀为sumstats的格式,用来存储GWAS分析结果,要求有以下5列 SNP N Z P A1 A2 SNP表示SNP ID, 比如rs号;N表示样本个数;Z表示SNP对表型的效应值,beta, OR, z-score等等;P表示pvalue;A1表示突变的Allele,A2表示参照的Allel...
第一步我们得到了LD score值,进行LDSC分析,我们还需要GWAS分析结果。该软件制定了一种后缀为sumstats的格式,用来存储GWAS分析结果,要求有以下5列 SNP N Z P A1 A2 SNP表示SNP ID, 比如rs号;N表示样本个数;Z表示SNP对表型的效应值,...
第一步我们得到了LD score值,进行LDSC分析,我们还需要GWAS分析结果。该软件制定了一种后缀为sumstats的格式,用来存储GWAS分析结果,要求有以下5列 SNP N Z P A1 A2 SNP表示SNP ID, 比如rs号;N表示样本个数;Z表示SNP对表型的效应值,beta, OR, z-score等等;P表示pvalue;A1表示突变的Allele,A2表示参照的Allel...
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...