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立分析,最后再做meta分析. 1.如何判断群体是否分层 先用plink计算PCA,具体方法详见链接:GWAS群体分层 (Population stratification):利用plink对基因型进行PCA 随后画出PC1和PC2在不同群体的散点图,观察群体之间是否明显分开,如果明显分开,说明群体

1.for...if...构建List segs = [v for v in segs if not str(v).isdigit()]#去数字 https://www.cnblogs.com/eniac1946/p/7327144.html for if 基本语法以及示例 https://www.cnblogs.com/huchong/p/9328687.html 2.python之lambda.filter.map.reduce的用法说明 https://www.cnblogs.com/yu

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. Acco

LocusZoom图几乎是GWAS文章的必备图形之一,其主要作用是可以快速可视化GWAS找出来的信号在基因组的具体信息:比如周围有没有高度连锁的位点,高度连锁的位点是否也显著. 下面是locuszoom的示例图: 下面具体讲讲如何实现Locuszoom的绘制 1.进入Locuszoom的主页 http://locuszoom.org/ 2.进入Locuszoom的主页后,点击single plot 3.按如下图操作 第一步:上传关联分析结果的文件,plink格式的话是assoc.logistic

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与该表型有关,可能是与群体SNP频率差异有关),因此我们需要在关联分析前对该群体做PCA分析,随后将PCA结果作为协变量加入关联分析中. 二.怎么做PCA? 简单一个“--pca”参数即可 plink --bfile myfile --pca 10 --out myfile_pca #这里只取前10

重测序便宜了,群体的测序和分析也多了起来.群体结构分析,是重测序最常见的分析内容.群体结构分析应用十分广泛,首先其本身是群体进化关系分析里面最基础的分析内容,其次在进行GWAS分析的时候,本身也需要使用PCA或structure分析的结果作为协变量,来校正群体结构对关联分析带来的假阳性.我们之所以冠以 "群体结构三剑客"的称呼,那是因为这三张图(或者说三项分析)几乎总是在一篇文章中一起出现.虽然这三张图常常一起出现,但它们能够解释的生物学问题,以及绘制的方法都是有所不同的,所以我们还是

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

Resequencing 302 wild and cultivated accessions identifies genes related to domestication and improvement in soybean 中文名:基于GWAS与群体进化分析挖掘大豆驯化及改良相关基因 发表期刊杂志:nature biotechnology影响因子:41.514发表时间:2015年2月发表单位:中科院遗传与发育生物学研究所 一.      研究取材62株野生大豆.130株地方种和110个

前言 本节练习的主要内容:PCA,PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用,2D的数据集是45个数据点,每个数据点是2维的.要注意区别比较二维数据与二维图像的不同,特别是在代码中,可以看出主要二维数据的在PCA前的预处理不需要先0均值归一化,而二维自然图像需要先0均值归一化.本节是在学习UFLDL第二节和结合上节的博文:Deep Learning三:预处理之主成分分析与白化_总结(斯坦福大学UFLDL深度学习教程)的基础上练习的,练习内容是Exercise:PC

PCA作用: 降维,PCA试图在力保数据信息丢失最少的原则下,用较少的综合变量代替原本较多的变量,而且综合变量间互不相关,减少冗余以及尽量消除噪声.   PCA数学原理: 设 是维向量 想经过线性变换得到其中F的各行向量相互独立,即 由于是实对称矩阵,因此存在正交矩阵A满足以上关系,令,即得,得 只根据第一列得出的方程为: 即 即 显然,是相关系数矩阵的特征值,是相应的特征向量. 根据第二列.第三列等可以得到类似的方程,于是 是方程 的p个根,为特征方程的特征根,是其特征向量的分量.   PCA

主成分分析(PCA)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维.去噪的有效方法,PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维特征称为主元,是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关. 相关知识 介绍一个PCA的教程:A tutorial on Principal Components Analysis ——Lindsay I Smith 1.协方差 Covariance 变量X和变量Y的协方差公式如下,协方差是描述不同变量之间的相关关系,协方差>0时说

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^

A tutorial on Principal Components Analysis 原著:Lindsay I Smith, A tutorial on Principal Components Analysis, February 26, 2002. 翻译:houchaoqun.时间:2017/01/18.出处:http://blog.csdn.net/houchaoqun_xmu  |  http://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article/details

Unsupervised Learning 本周我们讲学习非监督学习算法,会学习到如下概念 聚类(clustering) PCA(Principal Componets Analysis主成分分析),用于加速学习算法,有时在可视化和帮助我们理解数据的时候会有难以置信的作用. 一.内容概要 Clustering K-Means Algorithm Optimization Objective Random Initialization Choosing The Number of Clusters

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 variants contribute to risk of rare severe neurodevelopmental disorders”,活生生的演绎了怎么将糟糕的结果自圆其说. 研究发现队列:英国人群 6,987cases and 9,270 controls of European ancestr

一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系,那么如何判断三个学生的优秀程度呢?首先我们一眼就能看出来,数学,物理,化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分(很显然,数学作为第一主成分,因为数据成绩拉的最开). 那么为什么我们能一眼看出来呢? 当然是我们的坐标轴选对了!! 下面,我们继续看一个表格,下标是一组学生的数学,物理,化学,语文,历史,英语成绩统计: 那么这个表我们能一眼看出来吗?

13张动图助你彻底看懂马尔科夫链.PCA和条件概率! https://mp.weixin.qq.com/s/ll2EX_Vyl6HA4qX07NyJbA [ 导读 ] 马尔科夫链.主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解.而本文,将这些抽象的理论概念,用可视化的方式来解释,还可调节相应参数来改变结果,使这些抽象概念变得生动而立体! 计算机相关概念太难.太抽象?别怕,往下看! 人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息.使用图表等形式的可

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原

PCA主成分分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 用鸢尾花数据集 展示 降维的效果 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() data = iris.data # 特征值 target = iris.target # 目标值 # 绘制平面散点图 plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c

1. 动机一:数据压缩 第二种类型的 无监督学习问题,称为 降维.有几个不同的的原因使你可能想要做降维.一是数据压缩,数据压缩不仅允许我们压缩数据,因而使用较少的计算机内存或磁盘空间,但它也让我们加快我们的学习算法. 但首先,让我们谈论 降维是什么.作为一种生动的例子,我们收集的数据集,有许多,许多特征,我绘制两个在这里. 将数据从二维降一维: 将数据从三维降至二维: 这个例子中我们要将一个三维的特征向量降至一个二维的特征向量.过程是与上面类似的,我们将三维向量投射到一个二维的平面上,强迫使得所

对输入数据,维度为2时,想要把数据降维1维: 数据的主方向就是旋转数据的第一维.因此,若想把这数据降到一维,可令: 数据已经进行预处理(零均值),使得每个特征和具有相同的均值和方差. PCA算法将寻找一个低维空间来投影我们的数据.从下图中可以看出,是数据变化的主方向,而 是次方向. 为更形式化地找出方向和,我们首先计算出协方差矩阵,如下所示: 就是协方差矩阵的主特征向量,而是次特征向量.(按照特征值得大小选取) 向量和构成了一个新基,可以用来表示数据.那么就是样本点在维度上的投影的长度(幅值).