首先,我们需要收集大规模的GWAS数据,包括疾病的基因型数据和对应的表型特征。然后,我们使用已有的工具对数据进行质控和预处理,包括去除低质量的位点和个体,调整遗传异质性等。接下来,我们需要建立统计模型,计算每个位点对于表型特征的遗传贡献度。这一过程中,我们使用基因型数据计算遗传相关性,并结合随机效应模型估计遗传...
GWAS分析一般针对于SNPs和单一性状之间的关联,从而导致与该性状相关的性状中包含的信息没有得到充分利用。相比于单表型的GWAS,MTAG可以利用关联表型的信息提升目标表型的检验统计power。 02 方法和原理 2.1 LDSC原理 2.2 MTAG原理 03 脚本和实操 3.1 LDSC代...
https://github.com/bulik/ldsc/wiki/Partitioned-Heritability-from-Continuous-Annotations https://gwaslab.org/2021/03/29/ld-score-regression/ 当然还有我们的easyMR也可以完美完成,不需要准备其它文件文件,不需要搭配环境,在R中一行代码搞定。下图是我用eas...
For GWAS files with hg38 reference genome configuration, users are requested to first use the liftover tool (https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgLiftOver) to convert the genomic coordinates from hg38 to hg19. Installation 1. Download the source code of "ldsc" from GitHub (https://github.com...