前言

关于选用多少个PCA做群体分层校正,各大期刊并没有一个统一的说法。 故做了如下综述。

1 随心所欲型,想选多少就选多少

PCA想选多少就选多少,这个真的不是开玩笑。有文献出处有真相!

比如下面文献直接选用10个PCA校正群体分层。

Largest GWAS of PTSD (N=20070) yields genetic overlap with schizophrenia and sex differences in heritability

比如选用前5个主成分校正群体分层。

Accounting for Population Stratification in Practice: A Comparison of the Main Strategies Dedicated to Genome-Wide Association Studies

比如选用前3个主成分校正群体分层。

GWAS identifies novel SLE susceptibility genes and explains the association of the HLA region

比如选用前2个主成分校正群体分层。

GWAS analysis of suicide attempt in schizophrenia: Main genetic effect and interaction with early life trauma

2 通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分

通过EIGENSTRAT软件计算主成分

计算各个主成分是否有显著的统计学意义

将P值小于0.05的主成分纳入群体分层校正中。

如下图所示,主成分1和2是显著影响群体结构的(P<0.05),做关联分析时需要纳入协变量中

此类做法参考文献:

GWAS Identifies Novel Susceptibility Loci on 6p21.32 and 21q21.3 for Hepatocellular Carcinoma in Chronic Hepatitis B Virus Carriers

GWAS群体分层校正,该选用多少个PCA的更多相关文章

  1. GWAS群体分层 (Population stratification):利用plink对基因型进行PCA

    一.为什么要做祖先成分的PCA? GWAS研究时经常碰到群体分层的现象,即该群体的祖先来源多样性,我们知道的,不同群体SNP频率不一样,导致后面做关联分析的时候可能出现假阳性位点(不一定是显著信号位点 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. GWAS: 曼哈顿图,QQ plot 图,膨胀系数( manhattan、Genomic Inflation Factor)

    画曼哈顿图和QQ plot 首推R包“qqman”,简约方便.下面具体介绍以下. 一.画曼哈顿图 install.packages("qqman") library(qqman) ...

  5. GWAS分析基本流程及分析思路

    数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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)

    一.为什么要校正case和control数量比例不平衡情况 试问作为生信届人员,最怕的是什么,当然是统计结果不靠谱.统计结果不靠谱包括两方面:一个是假阴性,一个是假阳性.假阴性可以理解为白天鹅被误当成 ...

  9. GWAS中的名称概念

    基因: 是指决定生物某一遗传性状的染色体DNA片段 基因型: `基因型`又称`遗传型`,是某一生物个体全部基因组合的总称.它反应生物体的遗传构成,即从双亲获得的全部基因的总和.遗传学中具体使用的基因型 ...

随机推荐

  1. vue框架入门和ES6介绍

    vue框架入门和ES6介绍 vue-mvvm模式,vue是一种轻量级的前端框架,主要为模板渲染,数据同步,组件化,模块化,路由等. https://cn.vuejs.org/ 源码:https://g ...

  2. Ocelot + Consul + Registrator 基于Docker 实现服务发现、服务自动注册

    目录 1. Consul集群搭建 1.1 F&Q Consul官方推荐的host网络模式运行 2. Registrator服务注册工具 2.1 F&Q Registrator悬挂服务 ...

  3. Python 基于Python及zookeeper实现简单分布式任务调度系统设计思路及核心代码实现

    基于Python及zookeeper实现简单分布式任务调度系统设计思路及核心代码实现   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 功能需求 实现思路 代码实践(关键技术点实现) 代码模块组织 ...

  4. 查看apk签名 和 keystore 的信息

    原文出处:https://www.jianshu.com/p/90b698002215 1.keytool -printcert -file ***(把apk文件下的META- INF文件夹解压出来, ...

  5. Android 视频通信,低延时解决方案

    背景: 由于,项目需要,需要进行视频通信,把a的画面,转给b. 运维部署: APP1:编码摄像头采集的数据,并且发送数据到服务端 APP2:从服务端,拉取数据,并且进行解码显示 服务端:接收APP1提 ...

  6. numpy 基础操作

    Numpy 基础操作¶ 以numpy的基本数据例子来学习numpy基本数据处理方法 主要内容有: 创建数组 数组维度转换 数据选区和切片 数组数据计算 随机数 数据合并 数据统计计算 In [1]: ...

  7. pyspider+PhantomJS的代理设置

    环境:pyspider0.3.9 PhantomJS2.1.1,均为最新版 进程用supervisor托管的. 其中需要加的几个地方: webui进程: pyspider -c config.json ...

  8. gcc/g++ 编译参数

    1, -E(大写),预处理 例子:gcc -E test.cpp -o test.i 预处理,把程序里的#开头的替换掉,比如#include,然后生成test.i 2,-P(大写),去掉预处理生成的杂 ...

  9. PYQT5登录界面跳转主界面方法

    该问题,有很多种方法,但是很多方法要么这个有问题,要么那个有问题,最后终于找到一种没问题的方法.记录一下: 参考地址:https://www.jianshu.com/p/d18ff36a78d6?fr ...

  10. python3.6+selenium3.13 自动化测试项目实战一

    自己亲自写的第一个小项目,学了几天写出来的一个小模块,可能还不是很完美,但是还算可以了,初学者看看还是很有用的,代码注释不是很多,有问题可以加我QQ 281754043 一.项目介绍 目的: 测试某官 ...