注意,后续所有的分析均在jupyter中实现。 #在jupyter中输入importscdrsimportscanpyasscsc.set_figure_params(dpi=125)fromanndataimportAnnDatafromscipyimportstatsimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore") 3.5 使用 MAGMA 计算疾病在...
#--ref-ld-chr,--w-ld-chr,--frqfile-chr后面跟着的数据就是第一步下载的数据。这里用的是跟GWAS匹配的东亚人数据,如果你的GWAS数据是其他人群的,比如欧洲人,那需要下载欧洲的数据; 4 结果解读 运行后,会生成 scz.results 和 scz.log 文件。 其中 scz.results 即为我们需要的结果文件。 结果文件包括以下...
全基因组关联分析(GWAS),是指在人类全基因组范围内寻找序列变异,即单核苷酸多态性(SNP),并从中筛选出与疾病相关的SNPs。找出的大量相关SNPs还需要进一步的和其他数据进行集成,更快地将基因组的功能部分与临床应用联系起来,这被称为“post GWAS”。而如何在临床应用中快速、高效、准确地检测目标SNPs,这就可以借助于...
2、通过scDRS分析可以得到什么 第一、鉴定表型相关的细胞类型,比如下图: image 第二、发现疾病的subpopulations: image 3、scDRS安装与运行 3.1 下载、安装 #下载安装jupyter pip3 install jupyter #下载安装scDRS git clone https://github.com/martinjzhang/scDRS.git cd scDRS git checkout -b v102 v1.0...
Post-GWAS: Partitioned Heritability 分析 LDSC 除了可以计算基因多效性、遗传度、遗传相关性,还可以计算不同的功能注释对表型的遗传度贡献,即 Partitioned Heritability 分析。下面具体讲讲怎么分析。 1 下载数据 wget -c https://storage.googleapis.com/broad-alkesgroup-public/LDSCORE/1000G_Phase3_EAS_...
2、通过scDRS分析可以得到什么 第一、鉴定表型相关的细胞类型,比如下图: 第二、发现疾病的subpopulations: 3、scDRS安装与运行 3.1 下载、安装 #下载安装jupyterpip3 install jupyter#下载安装scDRSgitclonehttps://github.com/martinjzhang/scDRS.gitcdscDRS ...
直播预告“析言析语”系列第一期——Post-GWAS队列研究体系及KASP技术的应用场景简 介全基因组关联分析(GWAS),是指在人类全基因组范围内寻找序列变异,即单核苷酸多态性(SNP),并从中筛选出与疾病相关的SNPs。找出的大量相关SNPs还需要进一步的和其他数据进行集成,更
常见的一个解释方法是共定位分析。 主流的共定位分析包括: 1)GWAS和eQTL共定位; 2)GWAS和sQTL共定位; 3)GWAS和meQTL共定位; 4)GWAS和pQTL共定位; 其中,GWAS和eQTL共定位应用最为广泛。 具体来说,当检测到GWAS信号和eQTL共定位时,我们会认为GWAS信号上的位点可能通过改变基因表达的生物学过程影响表型。
主流的共定位分析包括：1）GWAS和eQTL共定位；2）GWAS和sQTL共定位；3）GWAS和meQTL共定位；4）GWAS和pQTL共定位；其中，GWAS和eQTL共定位应⽤最为⼴泛。具体来说，当检测到GWAS信号和eQTL共定位时，我们会认为GWAS信号上的位点可能通过改变基因表达的⽣物学过程影响表型。共定位分析有四种设想：第⼀种设想...
在post-GWAS中,大规模平行测序需要对被测序样本的基因组进行高覆盖度和深度的测序,以确保获取到准确的遗传变异信息。通常情况下,基因组覆盖度要求达到98以上,深度要求达到30×以上。 2. 数据分析和解读 对于大规模平行测序产生的海量数据,研究人员需要进行严格的数据分析和解读工作。这包括对测序质量的评估、变异位点的...