全基因组关联分析学习资料(GWAS tutorial)
前言
很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐。
其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理。
为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞。
很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策。
不会跑流程,内心依旧会很恐慌。就像从来没有入门一样。
所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手。
等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理。
入门:学习GWAS的在线网站:
对于没有编程基础的人来说,建议先从一个在线的网站走一遍GWAS流程。
这样就能知道完成GWAS需要多少个步骤,心里大概有个底。
easygwas网站提供了公共数据,可以直接开始分析GWAS。整个流程按照网站提示,很简单。
进阶备选1:在linux下学习GWAS的实操数据
由于我们最终还是需要拿着自己的数据完成GWAS分析,不必避免的需要一定的编程基础。
在线网站只是一个提供理解GWAS流程的网站,因此,我们还是需要在linux系统下拿一些数据练练手。学会最基本的命令行。
在这里,我推荐一个提供linux下学习GWAS的教程:GWA_tutorial.
网址:https://github.com/MareesAT/GWA_tutorial/
网站分为四个教程:1)GWAS的数据QC; 2)处理群体分层; 3)关联分析(GWAS); 4)多基因风险得分分析(Polygenic risk score analyses)
示例数据都有了,就等你自己上手了。
我敢保证,当你能完整的跑完这个流程的时候,你对GWAS的理解少说也有70% ,下一个在群里帮我解答问题的大神就是你了(申请进群方式见公众号菜单栏)。
进阶备选2:使用R语言做GWAS分析
有些人对R语言可能比较熟悉,这里提供了一个用R语言分析GWAS的流程。
该流程有:GWAS的QC,PCA分析,Manhattan图,QQ图,候选位点的功能分析
感兴趣的看这个:Genome-wide association studies in R
网址:https://www.r-bloggers.com/genome-wide-association-studies-in-r/
进阶备选3
0 原理
1 分析流程
2 数据处理
2.1 数据质量过滤
GWAS基因芯片数据预处理:质量控制(quality control)
2.2 正负链翻转(stand flip)
2.3 基因型数据填补(imputation)
soga,网页版的基因型填充可以这么做(genotype imputation)
2.4 群体分层校正
GWAS群体分层 (Population stratification):利用plink对基因型进行PCA
3 关联分析
GWAS: 曼哈顿图,QQ plot 图,膨胀系数( manhattan、Genomic Inflation Factor)
4 meta分析
只用一行命令,就可以学会全基因组关联分析(GWAS)的meta分析
5 条件分析
GWAS条件分析(conditional analysis):作用,步骤,结果解读
6 基因多效性
7 GWAS后续分析
GWAS:拒绝假阳性之case和control数量比例严重失衡的解决方案(SAIGE模型的应用)
利用GCTA工具计算复杂性状/特征(Complex Trait)的遗传相关性(genetic correlation)
GWAS系列分析:多基因风险评分(Polygenic Risk Score)的计算
DEPICT实现基因优化、gene set富集分析、组织富集分析(tissue enrichment)
8 相关文献阅读
什么!GWAS研究中case和control的比例是有讲究的?
GWAS文献解读:The stability of educational achievement
补充
GWAS其他教程:
www.transplantdb.eu/sites/transplantdb.eu/files/HandsOnTutorialtoGWAS_Seren-030715.pdf
https://doc.goldenhelix.com/SVS/tutorials/snp_gwas/index.html
ccbb.jnu.ac.in/IUBDDJan2015/workshop_files/GWAS Tutorial.pdf
https://www.r-project.org/conferences/useR-2009/slides/Zhao+Tan.pdf
users.du.se/~lrn/NOVAComputerExercises/NOVA_GenABEL_tutorial.pdf
gsea4gwas-v2.psych.ac.cn/docs/tutorial.jsp
www.montefiore.ulg.ac.be/~kvansteen/GeneticEpi-UA2/Class5/Introduction to GenABEL.pdf
看看文献,加深对GWAS的理解:
A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality control and statistical analysis
Genome-wide association studies and beyond
Genome-wide association studies
全基因组关联分析学习资料(GWAS tutorial)的更多相关文章
- 全基因组关联分析(GWAS)的计算原理
前言 关于全基因组关联分析(GWAS)原理的资料,网上有很多. 这也是我写了这么多GWAS的软件教程,却从来没有写过GWAS计算原理的原因. 恰巧之前微博上某位小可爱提问能否写一下GWAS的计算原理. ...
- 全基因组关联分析(GWAS):为何我的QQ图那么飘
前段时间有位小可爱问我,为什么她的QQ图特别飘,如果你不理解怎样算飘,请看下图: 理想的QQ图应该是这样的: 我当时的第一反应是:1)群体分层造成的:2)表型分布有问题.因此让她检查一下数据的群体分层 ...
- 全基因组关联分析(GWAS)扫不出信号怎么办(文献解读)
假如你的GWAS结果出现如下图的时候,怎么办呢?GWAS没有如预期般的扫出完美的显著信号,也就没法继续发挥后续研究的套路了. 最近,nature发表了一篇文献“Common genetic varia ...
- GWAS 全基因组关联分析 | summary statistic 概括统计 | meta-analysis 综合分析
有很多概念需要明确区分: 人有23对染色体,其中22对常染色体autosome,另外一对为性染色体sex chromosome,XX为女,XY为男. 染色体区带命名:在标示一特定的带时需要包括4项:① ...
- 【GWAS文献解读】疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析
英文名:Genetic architecture of artemisinin-resistant Plasmodium falciparum 中文名:疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析 期刊:Na ...
- 全基因组关联分析(Genome-Wide Association Study,GWAS)流程
全基因组关联分析流程: 一.准备plink文件 1.准备PED文件 PED文件有六列,六列内容如下: Family ID Individual ID Paternal ID Maternal ID S ...
- GWAS | 全基因组关联分析 | Linkage disequilibrium (LD)连锁不平衡 | 曼哈顿图 Manhattan_plot | QQ_plot | haplotype phasing
现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp ...
- 一行命令学会全基因组关联分析(GWAS)的meta分析
为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点. 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独 ...
- R语言画全基因组关联分析中的曼哈顿图(manhattan plot)
1.在linux中安装好R 2.准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下: #!/usr/bin/Rscript #example : Rscript plot ...
随机推荐
- 使用MPU6050陀螺仪自制Arduino数字量角器
MPU6050惯性单元是一个3轴加速度计和一个3轴陀螺仪组合的单元.它还包含温度传感器和DCM,可执行复杂的任务. MPU6050通常用于制作无人机和其他远程控制机器人,如自平衡机器人.在本篇文章中, ...
- Kotlin匿名函数与闭包详解
Lambda表达式实例演练: 继续先来编写一些Lambda表达式相关的代码: 接下来想从上面的字符串数组中找到带有"h"的字符串并打印出来: 如果学习了Java8的Lambda表达 ...
- 洛谷【P1498】:南蛮图腾(分治算法)
传送门 题目描述就不用看了,直接上样例就行: 输入样例#1: 2 输出样例#1: /\ /__\ /\ /\ /__\/__\ 输入样例#2: 3 输出样例#2: /\ /__\ /\ /\ /__\ ...
- Spring Boot 缓存 知识点
每次调用需要缓存功能的方法时,Spring会检查指定参数的指定的目标方法是否已经被调用过:如果有就直接从缓存中获取方法调用后的结果,如果没有就调用方法并缓存结果后返回给用户.下次调用直接从缓存中获取. ...
- vue 实战总结
相对angular 和react ,本人比较喜欢vue,现在的工作项目也在用vue,前两个有朋友在问我在使用vue中有没有遇到一些很难解决的问题,一下我也只能说出一两个,所以索性就抽时间总结一下我在项 ...
- List的复制 (浅拷贝与深拷贝)
开门见山的说,List的复制其实是很常见的,List其本质就是数组,而其存储的形式是地址 如图所示,将List A列表复制时,其实相当于A的内容复制给了B,java中相同内容的数组指向同一地址,即进行 ...
- UiAutomatorViewer无法获取手机截图进行元素定位的解决办法
问题描述 本来想使用UIAutomatorView定位app页面元素的,最开始我使用的是夜神模拟器,打开UIAutomatorView连接模拟器没有问题,但是后来我使用真机时发现无法连接到真机获取真机 ...
- vo bo po dao pojo dto
Recommended for you: Get network issues from WhatsUp Gold. Not end users. DAO: Data access object d ...
- Spark两种内存管理
Spark动态内存管理 Spark 1.6 后改为动态内存管理(如果想启用静态内存管理,方法下面会介绍),启动动态主要体现在 存储内存和执行内存的动态.
- Numpy | 15 数学函数
NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等. 三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数:sin().cos().tan(). import numpy a ...