在众多高分孟德尔研究文献中,pheWAS的出现频率极高。然而,在本地电脑上运行pheWAS可能会遇到一些困难。今天,我要向大家介绍一款在线工具,它能够便捷地执行肿瘤相关的PheWAS和SMR等分析。该工具于去年1月份发表在《核酸研究》(Nucleic Acids Res)上。这款工具的亮点在于其结局变量是各种癌症的生存率,因此,它可以迅速识别...
此文进行了PheWAS分析+MR分析,探究了神经胶质瘤发展的主要危险因素。 总之,本研究为神经胶质瘤病因学提供了进一步的见解,并阐明了传统流行病学研究证据混杂的因素。具体来说,我们提供了316个特征中任何一个成为神经胶质瘤发展的主要危险因素的证据,在未来的研究中需优先消除这些因素。 摘要 背景:胶质瘤的病因知之甚少...
※ PheWAS的数据来源分为两类:个体水平数据和汇总水平数据。 ※ 个体水平数据:也就是指包含了个体基因型和表型性状相关信息的数据,多为UKBB付费数据。 ※ 汇总水平数据:也就是我们MR分析所常用的全基因组关联研究的汇总统计数据,包含了单个SNP与表型关联的p值、beta值等。 ※ 汇总水平数据实施phewas的思路:①利用...
📚 开发mrasst包,简化PheWAS分析流程,三步即可获得结果。 📊 纳入多种表型数据,包括gene atlas778种、UKB 2018年4359种性别分层表型以及2020年6种人群背景的7228种表型。 💻 所有数据已预处理,无需本地下载,利用mrasst包可快速完成分析。2️⃣ 个体数据PheWAS分析: 👥 对于拥有个体数据的项目组,提供实操...
GWAS,全基因组关联分析,是对不同个体的全基因组遗传变异进行研究,以了解任何变异(基因)是否与某一性状(表型)有关。GWAS通常关注SNP与性状之间的关联,可以用于人,也可以用于其他生物体。 当应用到人类的时候,如果一种类型的变异在患病群体中出现频率更高,这个变异就被认为是与该疾病关联的,然后相关联的SNPs被认为是...
UKB课程高级功能来袭!全表型Phewas分析课程来啦!0 0 2025-05-07 00:14:24 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点赞 投币 收藏 分享 - 发现《Missing You》 学习 课程 教程 ukb 功能 大数据 科研 密钥 医工...
介绍完PheWAS与GWAS的概念及其对比以及PheWAS的R包后,相信大家对对PheWAS原理以及相关R包有了初步认知。下面我以我做的一个项目的数据为例跑PheWAS。 1...
angle=0,title="My Example PheWAS Manhattan Plot") 3.个人解读 其实我用这个R包刚开始也很困惑,我要做的是小鼠的PheWAS(全表型组关联分析),而这个包是为人类疾病准备的(需要有ICD9/10CM),是不是这个R包不能用呢?人类的疾病有特殊的编码方式(ICD9/10CM),一个编码代表一种疾病的类型。ICD10CM编码规则...
此外,我们还通过孟德尔随机化(MR)分析框架评估了风险因素和循环生物标志物对癌症预后的因果效应,该框架整合了癌症生存率 GWAS 数据集、全表型关联研究(PheWAS)和血液全基因组基因表达/DNA 甲基化定量性状位点(eQTL/meQTL)数据集。平均而言,超过 10 个性状、700 个基因和 4,500 个 CpG 位点易与癌症预后相关。
此文进行了PheWAS分析+MR分析+疾病轨迹分析+共病分析,探究了循环Lp(a)水平对广泛的健康特征的影响。 数据来源与研究设计方面: (1)PheWAS分析:①在UKBB中进行,收集了关于种系基因型和广泛健康结果的信息;②循环Lp(a)水平的遗传工具由LPA基因中的独立SNPs(R2<0.001)(rs10455872和rs3798220)组成;③构建了Lp(a)的...