GWAS_RESULTstringSNPfloatbetafloatsestringtraitMetaAnalysisstringsummaryfloatp_valueincludes 在这个ER图中,我们定义了GWAS结果和Meta分析之间的关系,表明一个Meta分析可以包含多个GWAS结果。 结尾 通过上述步骤,你应该能够使用R语言进行GWAS的Meta分析。流程包括安装必要的包、导入数据、清理数据、执行Meta分析和结果可视化。
全基因组关联分析(GWAS)为研究单核苷酸多态性提供了便利,同时为我们后期研究遗传表型多样性提供了媒介。然而,GWAS研究因为是种群研究往往需要大量的队列信息,那么多中心、大样本的数据研究成为必要的步骤。我们今天介绍一个基于SNP共位点信息集合也就是对应的基因,用于GWAS多研究的元分析工具包seqMeta。该包可以适应不相关...
manhattan(gwasResults)#绘制曼哈顿图 manhattan(gwasResults, main ="Manhattan Plot", ylim = c(0, 10), cex = 0.6, cex.axis = 0.9, col = c("blue4", "orange3"),suggestiveline = F, genomewideline = F,chrlabs = c(1:20, "P", "Q")) manhattan(gwasResults, highlight =snpsOfInterest...
trunc_upper =0.3))+ labs(x="MAF (%) in cross-ancestry meta-analysis", y="Joint effect sizes (s.d.) of minor alleles\nin cross-ancestry meta-analysis")+ geom_hline(yintercept =0,color="gray")+ geom_smooth(data = new.fig1 %>%filter(group=="group01") %>%filter(`Join Effect ...
关于散点图今天还新学到一个知识点是:散点图的点如果非常多,如果输出pdf文件的话,pdf文件会非常大,比如GWAS里常用的曼哈顿图,这个pdf文件如果非常大后续如果想要编辑这个pdf文件会比较麻烦。 关于如何解决这个问题,看到一个讨论群里有人讨论,他们提到一个办法是可以把散点栅格化 (栅格化是什么意思暂时不太明白)可...
vcf<-read.vcfR("D:/Jupyter/practice/rMVP_GWAS/smoove.filtered.impute.vcf.gz")x<-vcfR2genlight(vcf)x$ind.names ## 按照这个顺序准备一个群体分组pop(x)<-sample(c("pop1","pop2","pop3"),102,replace=TRUE)## 我这里的群体分组是随便给的gl2genalex(x,outfile="smoove.csv",outpath="D:/Ju...
=== 这篇博客的目的主要是计算当需要计算多个不同组之间的成对比较,并计算P值。 主要使用的函数是:pairwise_survdiff(formula,data,p.adjust.method =“BH”,na.action,rho = 0) 参数formula:类似其他生存模型的公式表达式,形式为Surv(time,status)〜variable。 参数data:一个数据框,用于做生存分析的数据。
大家晚上好,今天给大家介绍一个可以处理FASTA文件的包-Biostrings。这个包主要是处理基因组的一些序列信息,包括:序列翻译、DNA/RNA互转、统计各个碱基的含量、三连字母的含量...这些都是一行命令可以解决的。今天就先来教大家怎样计算GC/AT含量。 首先是安装,代码如下: 代码...
今天为大家介绍下如何用R语言进行FASTQ文件的操作。这个包可以对reads进行过滤整理,整理,并且还可以形成质量评估报告。接下来我们看下怎么去使用这个包。首先是包的安装,还是通过bioconductor进行安装: source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ShortRead") ...