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...
猪全基因组关联分析Meta-GWAS分析甘油三酯本实验旨在挖掘影响猪甘油三酯(TG)含量的有效SNP位点以及候选基因,为生产优良猪肉的选育工作提供理论依据.收集Beadchips 60K SNP芯片分型莱芜猪,二花脸猪和杜洛克×(长白×约克郡)(DLY)群体共1256头猪的数据,并运用FarmCPU模型对1256头猪的TG含量进行全基因组关联分析(GenomeWide...
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 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...
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。
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 ...
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 ...
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...
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,目前主要应用于社会科学(教育学、心理学等)、临床医...
为了确保数据集的可靠性,作者首先进行了严格的标记筛选,在1000份以上的材料中都能鉴定到的变异位点,才会被保留。进一步,作者利用单环境和多环境下的de novo GWAS以及meta-GWAS,再次进行了关联分析,关联的性状包括:脂肪酸,氨基酸组分,抗病性状,产量,株高,抗倒伏性,粒重,粒斑,花期,落粒等(表1)。