•独立GWAS:对每个群体的6个性状进行GWAS,使用混合线性模型(MLM)控制群体结构和亲属关系。 •Meta分析:采用固定效应模型整合6个群体的GWAS结果,校正基因组膨胀(genome inflation)。 •功能验证:通过CRISPR/Cas9技术敲除粒宽(GW10.2)和粒长(GL11)相关的新QTL,验证候选基因功能。 结果(Result
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 ...
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-GCST000998,分别使用BOLT-LMM运行单个研究的GWAS 例如,使用以下命令运行ieu-a-7的GWAS,准备表型和协变量文件:创建两个文本文件,分别是ieu-a-7和ebi-a-...
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...
1) METAANALYSIS1.TBL 是meta分析的结果文件:通过输出结果中的pvalue,来筛选显著关联的位点,通过gwas meta-analysis, 可以达到增加样本量,提高检验效能的目的,而且有助于发现新的关联位点。 结果文件理解: ① P-value值提示marker与性状的关联强度证据:此例中,rs560887 (靠近G6PC2) 在该区域显示出最强有力的关...
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...
首先对药物使用模式进行全基因组关联研究(GWAS)。然后使用爱沙尼亚生物银行(EstBB)数据对GWAS结果进行meta分析。再评估全基因组多基因风险评分(PRS)对低密度脂蛋白(LDL)、收缩压(SBP)和二型糖尿病(T2D)对药物使用的影响。最后,建立冠状动脉疾病(CAD)的药物使用增强多性状PRS。
meta-analysis-a1-field A1 --meta-analysis-a2-field A2 --meta-analysis-se-field SE --out allqt # logscale,指的是输入文件(比如gwas1.plink)的效应值是beta,而非OR; # qt 指的是输出结果的效应值用beta展示(默认输出效应值用OR表示); # --meta-analysis-snp-field 指的是输入文件SNP列用SNP表示...
📚 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...
GWAS meta-analysis In a meta-analysis of ET, we combined GWAS results from Iceland, Denmark, Estonia, Norway, UK, and USA (seven datasets) with summary statistics from a reported GWAS12, resulting in 16,480 cases and 1,936,173 controls (Fig.1and Supplementary Data1). Using a fixed-effe...