目前收录最全的GWAS数据库有GWAS catalog以及OpenGWAS。Meta 分析只要是规范化完成的,甚至高于 RCT 试验!并且这类型文章在高分期刊的占比还是非常大,非常值得大家一冲! 具体来讲,这篇SCI利用大量样本量发现26个常见的癫痫风险位点,使用十种GWAS后分析方法的组合,确定了最有可能成为这些关联信号基础的29个基因。从基因...
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; 咱们一般主要专注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,关注小云,小云带你学...
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...
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...
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...
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...
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...
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...