全基因组关联研究(GWAS)是挖掘复杂农艺性状相关基因的主要方法,但其受限于群体结构、样本量和低频变异检测能力。Meta分析通过整合多个独立GWAS结果,可扩大样本量、提高检测效力,但在水稻中的应用有限。 2.创新点: 结合水稻泛基因组图(pangenome graph)识别结构变异(PAV),开展大规模meta-GWAS,挖掘水稻粒宽、粒长、千粒重
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...
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 ...
相信各位在学习GWAS原理时对GWAS的作图群体有了一定的了解,在林木、农作物等生长时间较长的物种来说,构建子代、RIL甚至NAM群体需要较长的时间,在群体构建完成之前,GWAS是少有的自然群体适合做的分析之一。尽管如此,受限于自然群体的特性,自然群体无法获得明确的谱系,一般都是通过基因型PCA确定亲缘关系,减少假阳性。因此...
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...
在生物信息数据分析中,R语言是必备技能,简洁的语法,丰富的生态,美观的可视化,种种优势使得其成为该领域中使用最广泛的编程语言之一。用R进行meta分析当然也是可以的,本文要介绍的R包rmeta, 就是其中之一,可以用于gwas meta分析,支持随机效应模型和固定效应模型,官方文档如下 ...
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...
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...
鉴于这个情况,最直接的解决方案就是合并多个GWAS项目的结果,来达到增加样本量的目的。多个数据集的合并分析,正是meta分析大展身手的时候。 meta-analysis, 称之为元分析,或者荟萃分析,早在1976年就提出了这个概念,其分析对象是已有的研究成果,用来对先前研究进行综合评价和定量合并,在多个领域都有其应用。在生命科学...