Gene-based 分析 基因集/通路分析 SNP注释 Annotation 第一步需要对gwas中所包含的SNP进行注释,在这里就是将SNP根据染色体上的位置对应到相应基因上。 示例代码如下: magma \ --annotate \ --snp-loc [SNPLOC_FILE] \ --gene-loc [GENELOC_FILE] \ --out [ANNOT_PREFIX] snp-loc 文件应当包含三列,SNP...
magma--gene-results[GENE_RESULTS].genes.raw--set-annot[SET_FILE]--out[OUTPUT_PREFIX]MAGMA/magma--gene-results gevin_gene_based.genes.raw--set-annot synapse.sets col=1,2--outgevin_geneset_based 其中: –gene-results:基于基因分析产生的.genes.raw文件; -set-annot [file] col=1,2:基因集文...
g1000_eur.genes.out即为gene-based 关联分析结果: gene-based 关联分析结果的释义如下所示: • GENE: the gene ID as specified in the annotation file • CHR: the chromosome the gene is on • START/STOP: the annotation boundaries of the gene on that chromosome (this includes any window arou...
g1000_eur.genes.out即为gene-based 关联分析结果: gene-based 关联分析结果的释义如下所示: • GENE: the gene ID as specified in the annotation file • CHR: the chromosome the gene is on • START/STOP: the annotation boundaries of the gene on that chromosome (this includes any window arou...
下面简要介绍基于 MAGMA 的 gene-based 关联分析研究。 1. 下载、安装 MAGMA wget https://ctg.cncr.nl/software/MAGMA/prog/magma_v1.09.zip unzip magma_v1.09.zip 2. 下载公共数据 # 下载基因位置文件NCBI37.3.gene.locwget https://ctg.cncr.nl/software/MAGMA/aux_files/NCBI37.3.zip ...
MAGMA软件第一步是SNP注释步骤，输入的文件是bim文件（plink格式文件）和基因的位置信息。 magma --annotate --snp-loc [SNPLOC_FILE] --gene-loc [GENELOC_FILE] --out [OUTPUT_PREFIX] ①SNP位置信息文件应该包含三列，即前三列为SNP ID, chromosome, 和base pair position，如果是plink...
总结:通过以上的代码和数据,我们就可以分析GWAS的gene-based or gene-set水平的数据,发现一些新的结果。像这样基于GWAS summary数据的公共数据挖掘有很多文章。主要是找到自己想要解释的科学问题,然后找到数据进行分析。这里我推荐一篇不错的文章可供大家阅读,其是2015年发表在Nature Neuroscience上(PMID: 25599223):Psych...
nohup ./magma --gene-results ever_smoking_SNP_Gene_Analysis_P.genes.raw --model fwer=10000 --set-annot ./Pathways/GO_PANTHER_INGENUITY_KEGG_REACTOME_BIOCARTA_new --out ever_smoking_pathway_P & 总结: 通过以上的代码和数据,我们就可以分析GWAS的gene-based or gene-set水平的数据,发现一些新的结...
(↑可按住屏幕左右滑动) 总结: 通过以上的代码和数据,我们就可以分析GWAS的gene-based or gene-set水平的数据,发现一些新的结果。像这样基于GWAS summary数据的公共数据挖掘有很多文章。主要是找到自己想要解释的科学问题,然后找到数据进行分析。
An outstanding goal in modern genomics is to systematically predict the functional outcome of noncoding variation associated with complex traits. To address this, we developed Hi-C-coupled multi-marker analysis of genomic annotation (H-MAGMA), which builds on traditional MAGMA—a gene-based analysis...