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...
因此,遗传学界广泛采用了将来自多个GWAS的汇总统计数据合并到单个meta分析中的方法,以通过增加有效样本量来提高分析的统计能力 在meta分析过程中需要进行严格的质量控制 (quality control,QC) 附带R 包EasyQC 流程: 典型的 genome-wide association meta-analyses (GWAMAs) 包括四个主要阶段 (1)File-level QC(步骤7...
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...
研究团队利用两个独立的全基因组关联研究和meta分析的方法,对来自全球的11,744个欧洲祖裔个体进行了深入研究,其中包括2,085名肺动脉高血压(PAH)患者。经过严谨的数据分析和验证,研究人员对肺动脉高压进行了两个独立的基因组关联研究(GWAS),并进行了合并分析。他们发现了两个与肺动脉高压相关的基因座。 第一个位于S...
App GA-03 元分析 Meta-Analysis 基于GWAS多阶段研究或独立研究可采用荟萃分析进行统计量的综合,计算推导疾病关联的新位点。Meta方法的不同主要在于结合统计量和统计假设的不同。根据结合统计量的不同可将Meta分析方法主要分为三类:第一类的综合统计量为效应值,它适合于测量结果为连续数据的独立研究,目前主要应用于社...
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...
GWAMA:GWAS meta-analysis的又一利器 meta-analysis对多个独立研究的成果进行综合评估,该技术在医学,心理学等领域早已广泛使用。虽然该技术的理论基础早已成熟,但是在GWAS分析领域,还是有很多困难需要去克服 GWAS分析SNP位点的数量很大,特别是基因型填充技术的出现,SNP位点数量达到了百万,千万的规模,对于软件而言,...
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,...
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...