GWAs

生物信息名词汇总|生物信息基础知识

生物信息名词汇总|生物信息基础知识GWAS-Genome-wideassociationstudies，全基因组关联研究：用于识别遗传区域（基因组）和性状/疾病之间关联的方法。

Red Red·2024-09-11 09:31

Linux安装R包TwoSampleMR遇见的报错

最近一位老友在倒腾GWAS的研究，发现R包TwoSampleMR用于pQTL的分析，让我在Linux系统上帮忙安装下，根据网页的安装提示进行操作（https://github.com/MRCIEU/epigraphdb-pqtl

xbinbzy·2024-09-06 06:25

如何对利用GWAS关联到的SNP位点进行注释

GWAS（全基因组关联研究）关联到的SNP（单核苷酸多态性）位点注释是一个复杂的过程，涉及多个步骤，旨在理解这些位点在基因组中的生物学意义。

生信学习小达人·2024-08-30 02:03

9.4 GWAS：显著性阈值确定——GEC

常用的显著性阈值确定方法是：Bonferronicorrection=显著性水平（0.01/0.05）/检验次数（numberofdetectedmarkers）Bonferroni校正P值是最严格的多重检验校正方法，由于SNP实际上不全是独立事件，可以通过LD计算，得到有效SNP个数，即Me，可以降低Bonferroni校正的严格性。GEC(GeneticTypeIerrorcalculator

Wei_Sun·2024-02-20 04:31

GWAS分析

PlinkFaST-LMMTASSEL有Windows版本FaST-LMM-SelectGAPIT基于RGAPIT和Tassle等的对比。TASSEL5命令行模式运行方法1.典型的MLM（混合线性模型）分析管道命令如下：perlrun_pipeline.pl-fork1-hgenotype.hmp-filterAlign-filterAlignMinFreq0.05注：导入基因型数据并过滤-for

wo_monic·2024-02-19 22:00

R语言|绘制曼哈顿图

曼哈顿图（manhattanPlot）是一种散点图，因形似曼哈顿摩天大楼而命名，常用于全基因组关联研究（GWAS）以显示重要的SNP。

维凡生物·2024-02-19 13:06

基因组学（课程笔记）-- 基因型与表型关联分析

，遗传学中具体使用的基因型往往是指某一性状的基因型表型（Phenotype）：具有特定基因型的个体，在一定环境条件下，所表现出来的性状特征（形态、结构、生理、生化、行为等）或疾病状态表型=基因型+环境GWAS

懒猪曼达·2024-02-06 08:30

GWAS:网页版的基因型填充（genotype imputation）

在全基因组关联分析中，处理芯片数据时，必须走的一个流程就是基因型数据填充（imputation）。当然，如果你拿到的是全测序的数据，请忽略这一步。下面直奔主题，怎么在网页版进行基因型填充。1进入MichiganImputationServerMichiganImputationServer网站链接：https://imputationserver.sph.umich.edu/index.html#

橙子牛奶糖·2024-02-04 10:33

文献精读丨GWAS+TRN多组学方法揭示小麦穗发育调控过程

文献精读笔记英文题目：Systematicminingandgeneticcharacteriza；tionofregulatoryfactorsforwheatspikedevelopment中文题目：小麦穗发育调控因子的系统挖掘及遗传特性研究通讯作者：JunXiao，ChineseAcademyofSciences，Beijing,China发布时间：2022.11.11bioRxivdoi：

生信分析笔记·2024-02-02 08:03

classloader实战：如何不重启校验数据库驱动链接

这个在服务器还是可以接受的，因为你建立数据源肯定是是先有规划的，驱动包都是放入指定地点的，weblogic11gwas本身还提供了很多数据库的Jar包以备使用。但

xpbob·2024-02-01 03:57

Nature Genetics | 全蛋白质组关联研究（PWAS）发现阿尔茨海默症发病新机制

已有研究者通过GWAS鉴定出许多阿尔茨海默症风险基因，但这些风险基因是如何导致阿尔茨海默症的尚不十分清楚。

ee00dc6faab7·2024-02-01 02:48

GWAS——Genome-Wide Association Study

全基因组关联研究（Genome-WideAssociationStudy，GWAS）是一种广泛用于寻找复杂遗传疾病关联基因的重要手段。

m1chiru·2024-01-29 09:51

GWAS -4 VCF格式文件转为Plink文件

1VCF格式文件为Plink文件image.png参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/15561662plink转vcfplink1.9版本支持转化为VCFv4.2格式plink2.0版本支持转化为VCFv4.3格式两个版本用到的命令不一样对于plink1.9版本，转化为vcf文件的命令行为：plink--bfilebinary_files

Hello育种·2024-01-28 16:07

全基因组关联分析GWAS专题2——连锁不平衡

连锁不平衡（linkagedisequilibrium,LD）分析是群体遗传学研究中常见的分析内容，也是关联分析的基础，在很多的GWAS文章中都会出现LD衰减图及单倍型block图，接下来一起连锁不平衡

felix108·2024-01-26 15:14

每周文献 2022-01-30

大家好，本周给大家分享的是2022年最近发表在PNAS上关于通过GWAS分析重症肌无力遗传风险位点的识别相关的一篇文章。

杨博士聊生信·2024-01-25 23:28

GWAS分析-常用文件格式 (三)

我们进行GWAS分析，必须得有数据，那么什么样的数据，什么样的数据格式才能保证GWAS正常分析呢。今天主要给大家分享一下进行GWAS分析常用到的几种数据格式。

杨博士聊生信·2024-01-23 13:29

全基因组关联分析(GWAS)protocol

全基因组关联分析（Genome-wideassociationstudy，GWAS）是应用基因组中数以百万级别的单核苷酸多样性（SingleNucleotidePloymorphism，SNP）作为分子遗传标记

只看不写_nathan·2024-01-12 17:06

重复一篇文献的GWAS（二）：用GEMMA跑GWAS

上一篇写的是：重复一篇文献的GWAS（一）：基因型数据整理这一篇主要讲GWAS的核心流程和画图。

TOP生物信息·2024-01-12 01:41

2022-12-06

重测序SNP分析------二代测序数据检测；SNPcalling；SNP过滤；遗传多样性分析；PCA分析；群体遗传结构分析；系统进化分析；QTL连锁不平衡分析；GWAS全基因组关联分析（关键基因挖掘）

王钦_ce33·2024-01-08 16:01

11.2 GWAS流程学习

主要使用plink和structure：1、在snp-calling后得到vcf文件2、基因型填充：https://www.jianshu.com/p/dafd1e6e4a98使用beagle3、数据质量控制MAF-geno-mind4、预处理kinship（个体间的亲缘关系）PCA之后使用GLM+PCs矫正5、关联分析t-testanovacase-control:卡方ORlogisticqua

KK_f2d5·2024-01-02 17:39

GWAS数据下载详解（3）

（1）GWASCatalog关于GWASCatalog数据库的下载，本文主要使用gwasrappid实现。#使用gwasrappidlibrary(gwasrapidd)help(package="gwasrappid")#获取研究my_studies%#根据P值筛选tidyr::drop_na(pvalue)%>%dplyr::pull(association_id)->association_

weixin_49320263·2023-12-31 14:39

GWAS power的计算

importmathimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromscipy.specialimportchdtrifromcollectionsimportdefaultdict%matplotlibinline对于GWAS

许我少年·2023-12-31 02:16

GWAS结果批量整理：升级版算法TidyGWAS

TidyGWAS本篇笔记将分享一种基于R语言自动实现GWAS结果整理的升级版方法，通过优化关键步骤和算法，将代码量从2000行缩减到了400行，速度提高10倍以上。

生信分析笔记·2023-12-28 00:59

遗传图谱应用分析案例：菊花高密度遗传图谱的构建和花型相关位点的鉴定【百迈客生物】

利用得到的大量SNP标记，可以对群体进行高密度遗传图谱、BSA、GWAS、遗传进化等分析。

百迈客生物·2023-12-23 03:06

GWAS走起~（2 fastqc、fastp）

Stepfour：对从公司送回来的原始数据rawdata预处理，至于问什么要进行这一步，通俗点讲就像是炒菜，直接从地里拔出来的青菜是不能直接用的，而正规的程序，至少要洗洗切切；而洗菜得用盆，切菜得用刀，所以要处理这些rawdata也得要找点工具：首先得有个切菜的桌子放菜，而我们要放数据而且是大数据，一般的电脑是肯定不行的，最好是台服务器，而且要台扩大内存的服务器，后期我会讲一讲自己理解的该怎那么配

roguish读书人·2023-12-21 16:23

GWAS

网页方式easyGWAS1、创建并登陆一个easyGWAS帐户；2、一个物种和一个数据集，以及一个基因注释集（可选）。例如：选择物种拟南芥、数据集AtPolyDB（调用方法75，Horton等人）和基因注释集基因注释(TAIR9)；3、选择一个表型，总共可以选择5种表型，在本教程中，我们通过键入名称来选择两种表型LD和LDV；4、表型分布的直方图和Shapiro-Wilk检验的p值，Shapiro

小白兔和小毛驴·2023-12-21 00:05

本周最新文献速递20210704

Geneticdriversofm6Amethylationinhumanbrain,lung,heartandmuscle不想看英文题目：人脑、肺、心脏和肌肉中m6A甲基化的遗传驱动因素研究杂志和影响因子：NatGenet(IF:27.603;Q1)研究意义：全基因组关联分析（GWAS

橙子牛奶糖·2023-12-19 23:28

【动植物研究动态】2022年1-3月MP发表的油菜变异数据库、大白菜突变体数据库、GWAS新方法和GS4.0

MP作为国内植物领域神刊，发展非常之快。开年之际，国人就已发表好几项卓越成果。这里摘取几项跟分子育种相关的研究，涉及工具、方法和数据库等资源。MolPlant|华中农大杨庆勇团队发布油菜群体变异数据库，架起基因型与表型的桥梁、助力油菜分子育种BnVIR:bridgingthegenotype-phenotypegaptoaccelerateminingofcandidatevariationsfo

生物信息与育种·2023-12-19 19:15

GWAS--基本概念(未完待续...)

全基因组关联分析GWAS(Genome-wideassociationstudy)应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态；SNP为分子遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略

晓佥·2023-12-18 21:05

PWAS新发现 | Nat Neurosci: 抑郁症发病机制中存在新蛋白

本文将抑郁症全基因组关联研究(GWAS)的结果(N=500,199)与人类大脑蛋白质组

诺禾致源·2023-12-02 09:58

曼哈顿图画法

在做GWAS的时候，曼哈顿图的绘制是非常重要的一步，本次介绍利用qqman进行曼哈顿图的绘制1.qqman()利用qqman的测试数据#倒入模块library(qqman)##查看测试数据data(package

斩毛毛·2023-11-28 21:03

全基因组关联分析GWAS专题1——群体结构

一.GWAS与群体结构（1）群体遗传结构：群体水平大尺度遗传差异，亚群水平等位基因频率差异，不同祖先来源，个体间亲缘关系，家系等不同的群体结构。

felix108·2023-11-28 14:20

GWAS：mtag (Multi-Trait Analysis of GWAS) 分析

以抑郁症状、神经质和主观幸福感这三个表型为例，分别对他们进行GWAS分析，鉴定得到32、9和13个基因座与它们相关。

橙子牛奶糖·2023-11-27 00:19

GWAS：表型的标准化（the normalization of phenotype）

GWAS表型的标准化方法一般有Quantilenormalization、Inverseranknormalization、Z-scorenormalization等。

橙子牛奶糖·2023-11-27 00:19

post-GWAS：使用coloc进行共定位分析(Colocalization)

GWAS找到显著信号位点后，需要解释显著信号位点如何影响表型。常见的一个解释方法是共定位分析。

橙子牛奶糖·2023-11-27 00:48

全基因组关联分析学习资料（GWAS tutorial）20210313更新版

同时感谢多年陪伴我成长、一直默默关注我的**「你们」**~by「橙子牛奶糖（陈文燕）」1.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。

橙子牛奶糖·2023-11-27 00:17

GWAS：plink进行meta分析

之前教程提到过Metal是可以做Meta分析，除了Metal，PLINK也可以进行Meta分析。命令如下所示：plink--meta-analysisgwas1.plinkgwas2.plinkgwas3.plink+logscaleqt--meta-analysis-snp-fieldSNP--meta-analysis-chr-fieldCHR--meta-analysis-bp-fieldB

橙子牛奶糖·2023-11-27 00:04

混合（Pooling）样本测序研究

混池测序（Pool-seq）相对于GWAS或其他精细定位策略而言，其实是一个初定位产品，其结果很有可能是跟性状相关的候选区域。

生物信息与育种·2023-11-26 19:46

9.3 GWAS：关联分析——EMMAX

EMMAX是关联分析速度提升的一个代表性算法,已广泛应用于棉花、大豆和水稻等的复杂性状关联分析。EMMAX认为，每一个SNP对复杂性状的解释率都很低，每个组件的方差在运算中都只计算一次，从而达到简化计算的目的。所以，当存在有大解释率的SNP时，违反了EMMAX的假设，这可能会产生保守的p值，导致统计能力的损失。EMMA和EMMAX的区别EMMA是计算每个标记自己的方差，而EMMAX假设每一个SNP

Wei_Sun·2023-11-23 16:22

PheWAS(全表型组关联分析)----GWAS and PheWAS(一)

GWAS通常关注SNP与性状之间的关联，可以用于人，也可以用于其他生物体。

bcl_hx·2023-11-23 14:59

本周最新文献速递20211205

Large-scaleintegrationoftheplasmaproteomewithgeneticsanddisease不想看英文题目：血浆蛋白质组、基因组、疾病的大规模整合分析杂志和影响因子：NatGenet(IF:38.33;Q1)研究意义：全基因组关联研究(GWAS

橙子牛奶糖·2023-11-22 03:09

基因组重测序与转录组联合分析简介

通过基因组重测序中的全基因组关联分析（GWAS）、数量性状基因座（QTL）等方式可以挖掘到重要性状的关键候选基因。

花生学生信·2023-11-19 20:29

干货分享 | 如何解读非编码区变异？Nature|Science|NC等来支招！

自人类基因组计划完成后，数千项的GWAS研究揭示了与特定性状或疾病相关的常见遗传变异93％都位于非编码区。

诺禾致源·2023-11-19 12:00

GWAS全基因组关联分析实战——基于Plink转换vcf数据为二进制

vcf数据是保存变异信息的主要数据格式，plink是进行全基因组关联分析（GWAs）分析的常用工具包，同时提供一系列数据转换、裁剪和遗传统计量计算工具。本文以实际数据提供基因组关联分析方法。

Odd_guy·2023-11-15 22:15

GWAS分析-曼哈顿图 (二)

上次给大家简单分享了GWAS分析一些简单术语及相关事件（https://www.jianshu.com/p/67e1878845e3）。

杨博士聊生信·2023-11-02 07:01

GWAS软件：GEMMA的安装和使用教程

GCTA和GEMMA是GWAS分析中应用最广泛的两款软件，GCTA可以在Windows电脑下运行，而GEMMA软件只有Linux和Mac系统，这里介绍一下如何在Linux系统中安装GEMMA软件。

育种数据分析之放飞自我·2023-11-01 20:28

GWAS流程

作者：rapunzel0103链接：https://www.jianshu.com/p/53362fe881cd最近跑通了一遍GWAS分析，全程在linux操作，虽然具体还有好多需要微调的地方，先把代码整理分享出来

大花熊·2023-10-30 20:04

简短介绍下如何用GCE确定GWAS阈值

GWAS大家都很熟悉了，随着目前越来越多的重测序文章的发表，可见如今SNP数据是非常的丰富，以及GWAS也发展了15年了，如今到了一个后GWAS时代。

只看不写_nathan·2023-10-28 23:57

如何做GWAS关联分析

全基因组关联分析(genomewideassociationstudy,GWAS)是利用全基因组范围内筛选出高密度的分子标记对所研究的群体进行扫描,分析扫描得出的分子标记数据与表型性状之间关联关系的方法

组学大讲堂·2023-10-27 15:39

GWAS分析基本流程及分析思路

GWAS分析基本流程及分析思路数据预处理（DNAgenotyping、Qualitycontrol、Imputation）QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成2

ChrisJO·2023-10-27 08:40

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