总购买量的性别分层GWAS支持性别之间共享的遗传结构,因为所有药物(高脂血症、高血压、T2D)的性别间遗传相关性(RGs)约为1,并且298个GWS的效应大小在性别之间高度相关(图 4)。 图4 性别分层GWAS效应大小 meta分析 对GWAS结果的meta分析显示共有333个独立基因与至少一种药物表型相关(74个与高脂血症、181个与高血压...
进行meta分析,meta分析后会生成两个文件,分别是METAANALYSIS1.TBL和 METAANALYSIS1.TBL.info 其中METAANALYSIS1.TBL 是meta分析的结果文档; 我们一般主要专注meta分析后的pvalue。 METAANALYSIS1.TBL.info文件主要是对METAANALYSIS1.TBL的注释,感兴趣的可以仔细阅读。 好啦,meta分析到这就结束了,关注小果,小果带你学...
典型的 genome-wide association meta-analyses (GWAMAs) 包括四个主要阶段 (1)File-level QC(步骤7-18) 包括清理档案(例如:列标题的调整、文件格式的改变、基于某些 SNP 的排除 标准,或添加列)和文件检查(例如检查文件的整体特征 或 SNP 排除的数量) 通常以迭代的方式 通过meta分析团队分析师研究的文件。通过 ...
对生物样本库的meta分析和deCODE genetics与原发性癫痫GWAS的汇总统计,确定了7个与“所有癫痫”表型有意义的位点。其中6个信号是先前在原发性“全部癫痫”(n = 4)或“GGE”GWAS (n = 2)中发现的。其中1个位点(2q12.1)为新发现。对GGE进行的生物样本库和deCODE遗传学合并荟萃分析确定了5个新的基因座,但主...
一行命令学会全基因组关联分析(GWAS)的meta分析 为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点. 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再做meta分析. 1.如何判断群体是否分层 先用plink计算PCA,...
为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点。 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再做meta分析。 1.如何判断群体是否分层 先用plink计算PCA,具体方法详见链接:GWAS群体分层 (Population stra...
meta-analysis是对多个gwas分析结果进行综合评价,该软件支持以下两种meta分析的算法 pvalue standard error 第一种是基于p值;第二种是基于标准误,我们知道标准误指的是某个统计量的分布,在使用第二种算法时,需要提供对应的统计量,即Effect, 以逻辑回归/线性回归为例,Effect对应的就是回归系数BETA, 标准误对应的就...
为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点。 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再做meta分析。 1.如何判断群体是否分层 先用plink计算PCA,具体方法详见链接:GWAS群体分层 (Population stra...
首先,该团队对多达826690个体(177517 名骨关节炎患者)进行GWAS meta分析,共定义包含骨关节炎几乎所有患病部位的11种表型,并鉴定11897个全基因组显着相关的单核苷酸变异(single nucleotide variants, SNVs)。通过条件分析来确定在疾病表型定义中不重叠的关联,100个独立的变异关联中有52种是先前未知的与任何骨关节炎表...
为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源.也就是说，如果数据存在群体分层，...