补充图24生物样本库GWAS、焦点GWAS和GGE的曼哈顿图 补充图25生物样本库与主要GWAS 、焦点GWAS 和GGE 相结合的荟萃分析的曼哈顿图 文章小结 本研究是一项多血统全基因组关联研究,通过这些大样本量的GWAS与Meta分析。近年来,加入GWAS数据的Meta分析,对不同来源的GWAS进行Meta合并,以及加入MR的Meta分析,对不同数据的MR...
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个与高血压相关、78个与T2D)(表格过大这里不做展示)。 药物总购买量置信区间(CS) 共有450个CS与药物总购买量相关,其中包括治疗高脂血症(83个位点,137个CS)、高血压(145个位点,221个CS)和T2D(77个位点,92个CS)(图 ...
GWAS汇总数据的meta分析,是使用适当的权重将不同的GWAS整合到一起(可以是相同的疾病或者性状,也可以是几个有关联的疾病或者性状) 其在复杂遗传疾病和性状的gwas研究中日益成为重要的工具 R语言实现:metal软件 #准备好GWAS数据 #使用metal软件,执行GWAS的meta分析 snplist <- read.xlsx("./原文/1-s2.0-S016517812...
Table S2. GWAS meta-analysis results, European Ancestry, ACD 软件实现【2】: 1. 下载原始数据 我们需要vcf格式的文件 2. vcf文件解析:PLINK 使用PLINK软件中的VCF解析器,如vcftools或bcftools,将VCF文件转换为BOLT-LMM所需的格式 3. 运行单个GWAS分析:BOLT-LMM 运行单个研究GWAS:对于ieu-a-7和ebi-a-GCST...
GWAS Meta分析:介绍GWAS简介以及Meta分析概述,为后续说明基因组膨胀因子计算对GWAS Meta分析结果的影响做铺垫。 基因组膨胀因子计算对GWAS Meta的影响:解释基因组膨胀因子的定义与意义,并深入探讨其对GWAS结果产生影响的机制。此外,还将阐述GWAS Meta中基因组膨胀因子计算的重要性和必要性。 实例说明: 使用基因组膨胀因...
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...
📚 咩咩杨深入研究了这篇文章,发现它涵盖了广泛的GWAS分析和Meta分析方法。文章的核心是GWAS荟萃分析,通过这种方法鉴定了遗传决定因素。此外,作者还结合了蛋白组学,利用共定位分析和孟德尔随机化分析来提供因果关系的证据。🔬 文章的下游分析也非常丰富,提供了许多有价值的见解。这篇文章的研究方法和技术深度让人印象...
你没看错,搞定GWAS meta分析只需一行代码! METAL是gwas meta分析最常用的工具之一,官网如下 https://genome.sph.umich.edu/wiki/METAL 该软件的安装非常简单,直接下载编译好的二进制文件即可,安装过程如下 wget http://csg.sph.umich.edu/abecasis/metal/download/Linux-metal.tar.gz...
以下是GWAS meta分析的基本流程: 1.数据收集: 确定研究问题和纳入标准。 检索相关的GWAS研究。 收集每个研究的基因型数据和表型数据。 2.数据预处理: 检查数据质量,包括缺失值、异常值等。 对基因型数据进行编码和标准化处理。 对表型数据进行分类或连续化处理。 3.统计分析: 计算每个SNP(Single nucleotide polymorp...
GWAS meta分析是一种将多个独立的GWAS研究结果进行合并来增加样本量和统计力量的方法。通过合并多个研究,可以提高发现与疾病或特征相关的基因或位点的概率。在进行GWAS meta分析时,计算每个研究的GIF可以帮助研究人员评估研究之间的一致性和可靠性,并确定是否需要进行进一步的纠正措施。 总之,基因组膨胀因子(GIF)是在基因...