2.实操--汇总数据的phewas分析,特开发全网首发mrasst包,专为phewas分析设计!已推出0.2.0版本: PheWAS分析收录了6个来源的近30000个GWAS汇总数据,包括FinnGen R10,Neale Lab(UKB 2018和Pan-UKB 2020),UKB-SAIGE,UKB-TOPMed,MRC-IEU,超100T原始数据支持R包在线获取,无需额外付费,UKB 2018包括男女性别分层分析,Pan...
4. 个体数据(phewas r包与phesant的使用) 多基因风险评分介绍 遗传学个体数据---供个体数据同学学习【邀请多伦多大学phewas相关教授进行相关ukb个体数据实操教学以及VCFPlink和Plink算PRS的个体数据操作】(注:12月录制完成) 5. 汇总数据(mrasstR包的使用) 汇总数据下载及处理 Phewas检验校正、mrasst包 实操及文章复现...
队列数据可简化为遗传位点格式。遗传位点数据库包含dbSNP、gnomAD、PGG.Han 2.0等资源，提供不同参考SNP编号、各位点在不同人群的频率及中国人群全基因组测序数据。医豌豆工作室提供了专用服务器、R包，汇总近百TB数据，简化phewas分析流程。对于汇总数据的phewas分析，医豌豆工作室开发了mrasst包，封装整个...
【PheWAS-based MR】肥胖与受教育程度之间不同的因果效应机制 从字面意义上来说,G是基因组,P是表型组。G的最小单位可以被视为一个SNP,而P的最小单位则是一个表型,相当于≥1个SNP的集合所代表的性状,可以是疾病,也可以是疾病的某一个病理指标。 今天分享的这篇文章,讲的是孟德尔随机化全表型的聚类研究,刚好...
其实仔细看R包的测试就会发现前面做那么多其实就是为了产生这两个文件,这意味着可以跳过前面的步骤直接自己写脚本产生。由于genotypes文件前面已经介绍过下面就介绍下phenotypes文件。 #真正跑的时候是用phenotypes和genotypes,下面解读这两个文件 results=phewas(phenotypes,genotypes,cores=1) #如何看自己电脑的核心数呢?
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. 原始数据介绍 #基因型文件 第一行行名代表不同的个体 第一列rs代表SNP B,H,D代表基因型(实际使用时候应该转化为0,1,2) ...
为了减轻反向关联的潜在影响(即蛋白质作为结局,表型作为暴露),我们使用Steiger filtering方法来确定推断的正确方向(即蛋白质作为暴露;表型作为结局)。仅保留方向正确的蛋白质--表型对。具体来说,使用了R包TwoSampleMR v0.5.3中的directionality_test函数实现。
https://github.com/umich-cphds/createUKBphenome 或者自己去整理所需要研究的一些疾病表型,选出来icd编号作为后备,去从数据库下载后用R包来分析。不过这个还真比较麻烦。 这些也只是我自己检索的结果,希望大家一起补充 补充: https://zhuanlan.zhihu.com/p/672637728...
,大概解开了心中的部分疑惑。最近在看很... 0.5 bcl_hx 1 10 PheWAS(全表型组关联分析)---PheWAS实战(三) 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... 0.7 bcl_hx 4 11 1 专题公告PheWAS 分享...