gwas

二代测序群体进化-GWAS分析及案例解析

群体进化-gwas分析群体进化基础分析PCA分析原理PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。
点滴生信·2020-07-30 04:19

笔记 GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验

什么是哈温平衡？哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H(英国数学家)和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频
育种数据分析之放飞自我·2020-07-29 01:43

生信网站整理

生信网站整理前言生信课程和推荐博客语言PythonRPerl统计分析生信分析流程案例GWAS甲基化eQTLWGS群体遗传学其他前言在生信学习过程中我保存了很多网站，但是因为没有对网站进行记录和管理经常找不到需要的信息
ruby912·2020-07-11 22:05

GWAS后续分析：LocusZoom图的绘制

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。
weixin_34356555·2020-07-08 18:39

GWAS基本分析内容

之前给大家大致介绍了GWAS在临床生信分析中的概况，包括一些基本概念，原理和注意事项（出门左手边—>临床生物信息学中的GWAS分析），这次具体讲讲GWAS基本分析内容及结果解读（这篇也是我在百迈客云课堂的个人学习笔记
rapunzel0103·2020-07-07 03:20

GWAS | 全基因组关联分析 | PLINK | 实战 | 统计遗传学

参考：PLINK|Fileformatreferencevcftoolsplink的主要功能：数据处理，质量控制的基本统计，群体分层分析，单位点的基本关联分析，家系数据的传递不平衡检验，多点连锁分析，单倍体关联分析，拷贝数变异分析，Meta分析等等。首先必须了解plink的三种格式：bed、fam和bim。（注意：这里的bed和我们genome里的区域文件bed完全不同）plink需要的格式一般可
weixin_34409703·2020-07-06 01:13

GWAS学习笔记（一）：质量控制（QC）

本文将介绍该教程中的QC部分（1_QC_GWAS.zip），后续或将继续添加有关QC的其他细节。
esctrionsit·2020-07-04 22:10

GWAS学习笔记（一）：质量控制（QC）

本文将介绍该教程中的QC部分（1_QC_GWAS.zip），后续或将继续添加有关QC的其他细节。
esctrionsit·2020-07-04 22:10

植物MWAS研究—小米产量与微生物组关联分析

全微生物组关联分析(MWAS)与全基因组关联分析(GWAS
刘永鑫Adam·2020-07-01 06:09

全基因组关联分析（GWAS）-统计方法与模型简介

1、基本统计学概念假设检验•零假设(H0):即原假设•备择假设(H1):与零假设对立的假设•计算零假设(H0)成立的概率•如果H0成立的概率很低(e.g.5%or1%)，则拒绝原假设，接受备择假设•否则接受原假设image.png两类错误与统计功效•I类错误(TypeIerror):拒绝真实的H0，即假阳性，概率α为显著性水平；•II类错误(TypeIIerror):接受错误的H0，即假阴性，概率
Zhigang_Han·2020-06-29 13:03

关于全基因组关联分析（GWAS）

全基因组关联分析是一种在人类或动植物全基因组中寻找变异序列的方法，全英文名为Genome-wideassociationstudy，缩写名为GWAS。
一间房·2020-06-27 05:20

Q-Q plot

在GWAS研究中Q-Qplot的X和Y轴主要是代表各个SNP的-lg
lirong0943·2020-06-24 06:50

GWAS_Flow：使用GPU加速大规模数据的全基因组关联分析

21世纪是生物的世纪，生物数据的增长速度越来越快。很多分析工具在开发时并没有考虑到大规模数据的应用场景。在数据量不大的时候，这些工具的计算时间并不会太长，可以让人接受。但在数据规模庞大时，可能就hold不住，等待时间让人发指。加速大规模生物数据的分析速度有很多方法，其中利用GPU加速基因组研究是一个非常火的方向。典型的一个例子是NVIDIAClaraParabricks，它的GPU-basedGA
实验盒·2020-06-20 12:00

文献精选：日本人群的大规模GWAS发现多种疾病的新型易感基因座

文献信息标题：Large-scalegenome-wideassociationstudyinaJapanesepopulationidentifiesnovelsusceptibilitylociacrossdifferentdiseases中文标题：日本人群的大规模全基因组关联分析发现跨不同疾病的新型易感基因座期刊：NatureGenetics(IF:25.455)链接：https://www
实验盒·2020-06-13 19:00

群体遗传分析—LD连锁不平衡

在很多的遗传进化GWAS的文章中都会出现LD衰减及单体型block图，如果你还不是很了解的话，是时候补补课了哦～～LD概念当位于某一座位的特定等位基因与另一座位的某一等位基因同时出现的概率大于群体中因随机分布的两个等位基因
斩毛毛·2020-06-13 11:52

GWAS 总体流程理解版

自己找了一些文章和视频，先总结了一部分，后面再做补充和实操一.相关概念理解（1）GWAS：全称“全基因组关联分析”，使用统计模型找到与性状关联的位点，用于分子标记选择（MAS）或者基因定位（2）GWAS
奔跑的Forrest·2020-06-02 15:49

GWAS - PRS多基因风险评分计算学习笔记

一、安装PRSice（mac版）经试验我觉得直接从github中下载对应的安装包是最快的：https://github.com/choishingwan/PRSice，下载之后解压，解压文件如图所示PRSice_mac为软件的运行脚本PRSice.R是执行脚本的封装TOY开头的是数据集，分为BASE和TARGET两部分*接下来可以先用这个数据集测试一下跟plink的安装一样，打开terminal，
SnowPye·2020-06-01 20:08

2020-04-28 eMAGMA 基于基因的关联分析（准备工作）

在本教程中，我们将展示如何使用GWAS关于严重抑郁障碍(MDD)的汇
程凉皮儿·2020-04-28 20:09

科学家发现多发性骨髓瘤新基因位点，或将开辟新的治疗途径！

最近，来自纽约的科学家通过一项新的GWAS研究和meta分析，将6个新基因位点与多发性骨髓瘤的风险联系了起来。在美国，每年大约有30770个新的多发性骨髓瘤病例，在这些病例中，病人发病似乎有遗传原因。
南博屹生物医学·2020-04-09 08:26

呦呦切克闹，WGCNA来一套

对于样本量大的研究（比如芯片、几十个样本的转录组、GWAS）来说，这么做是最快找到有价值基因的方法。
刘小泽·2020-03-24 23:00

Wang2005 gwas理论与实践上的一些担心

WangWYS,BarrattBJ,ClaytonDG,ToddJA(2005)Genome-wideassociationstudies:theoreticalandpracticalconcerns.NatRevGenet6:109–118.doi:10.1038/nrg1522摘要|为了完全了解常见疾病基础的等位基因变异，需要对具有和不具有疾病的许多个体进行完全的基因组测序。这在技术上仍然不
董八七·2020-03-03 11:06

Rakyan2011 表观基因组范围的关联研究

Epigenome-wideassociationstudiesforcommonhumandiseases.NatPublGr12:529–541.doi:10.1038/nrg3000摘要|尽管全基因组关联研究（GWAS
董八七·2020-02-18 14:35

Kang2010 EMMAX

etal.Variancecomponentmodeltoaccountforsamplestructureingenome-wideassociationstudies.Naturegenetics,2010,42(4):348–354.DOI:10.1038/ng.548.计算基因组预测的有效方法摘要尽管全基因组关联研究（GWAS
董八七·2020-02-08 20:06

Chen2018开发了一个带界面的GWAS和GS操作软件

ChenCJ,ZhangZ.iPat:IntelligentPredictionandAssociationToolforGenomicResearch.Bioinformatics,2018,(February):10–13.DOI:10.1093/bioinformatics/bty015.摘要基因组研究的最终目标是有效预测基因型的表型，以便医学管理可以改善人类健康，分子育种可以增加农业生产。
董八七·2020-02-02 00:54

Hayes2010 gwas和gs的综述

Genome-wideassociationandgenomicselectioninanimalbreeding.Genome53,876–883.https://doi.org/10.1139/G10-076GWAS
董八七·2020-02-01 03:53

临床生物信息学中的GWAS分析

今天要分享的是一本合集ClinicalBioinformatics临床生物信息学实验指南中的第五章BioinformaticsChallengesinGenome-WideAssociationStudies(GWAS
rapunzel0103·2020-01-08 06:42

GCTA计算亲缘关系矩阵（两种不同方法）

亲缘关系矩阵亲缘关系矩阵被广泛用于全基因组关联分析（GWAS）和全基因组选择（GS）中，当然主要是混合线性模型。
佛系分析师·2020-01-07 22:41

MirSNP:miRNA相关SNP位点数据库

在SNP研究领域，通过GWAS或者eQTL等手段，发现了大量与疾病或者某种复杂性状相关的SNP位点，而这些SNP的具体功能还需要进一步分析和挖掘。
生信修炼手册·2020-01-05 19:05

人类肿瘤数据库

如相关的科学研究、GWAS研究、基因表达、基因-基因或蛋白-蛋白相互作用的数据，以及表观、免疫、细胞遗传学等数据。
六六_ryx·2020-01-05 00:57

关于SNP的过滤（1）：如何使用vcftools进行SNP过滤

第一，过滤到一些低质量的SNP可以防止calling一些假阳性的SNP，这些假阳性的SNP会很大程度影响到后续的一系列的分析，例如GWAS等的分析，最后影响相关生物学问题的解答。
lakeseafly·2020-01-04 15:40

使用Plink对CNV做GWAS分析（一）

本文主要介绍得到CNV后如何使用Plink进行下游的GWAS（全基因组关联分析）。软件版本Plinkv1.
银色麦穗·2020-01-02 00:55

GWAS

全基因组关联分析（Genome-WideAssociationStudy，GWAS）流程一、准备plink文件1、准备PED文件PED文件有六
又是一只小菜鸟·2019-12-31 03:18

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。
橙子牛奶糖·2019-12-25 05:48

2018-10-31 GWAS实战（三）plink 进阶之认识常用文件格式

学会了基本的plink之后，就要开始学习了解输入文件的格式了。详细的格式建议看官网因为之前以及接触过几次，这里来个详细的归总主要认识pedmapbedfambim这五种格式其中：ped和map是一组的bedfambim是一组的pedped.png1.ped包含样本的谱系信息和基因型信息2.ped必须与fam文件一起，前6个字段与fam文件对应3.使用recode产生ped文件ped-eg.png举
小郑的学习笔记·2019-12-24 13:24

精细定位——降低 GWAS的复杂度

前瞻性文章ReducingGWASComplexity（https://doi.org/10.1080/15384101.2015.1120928）一句话总结：用精细定位来缩小候选功能SNPs的范围关键词：GWAS
rapunzel0103·2019-12-21 07:25

GWAS之表型最优无偏预测（BLUP)与遗传力计算

表型分析之最优无偏预测最佳线性无偏预测（BestLinearUnbiasedPrediction，简称BLUP）可以对多环境数据进行整合，去除环境效应，得到个体稳定遗传的表型。BLUP是表型处理的常用做法。R包lme4中lmer函数是BLUP分析常用的方法，在很多NG文章都引用了该方法。下面将用实际数据演示多环境无重复数据和多环境有重复数据的过程。首先安装lme4包。install.package
caumine·2019-12-19 21:25

多基因风险评分分析（Polygenic risk score）

多基因风险评分是一个用来评估个体患某种疾病风险的方法，它是通过GWAS统计数据的基因型效应值来计算的。
Richard_Zhou·2019-12-19 18:26

GWAS质控要点

GWAS质控对于后续关联分析及曼哈顿图和QQ图的结果至关重要，本文参考多种资料，试图评价质控对结果的影响，为大家分析GWAS结果做一个参考。
Richard_Zhou·2019-12-14 22:59

GWAS基石---混合线性模型

  使用混合线性模型（linearmixedmodel)做GWAS可以有效校正群体结构和群体内复杂的亲缘关系。因此，目前绝大多数的GWAS都是使用的混合线性模型。
佛系分析师·2019-12-14 19:48

生信软件之Plink

序章GWAS全基因组关联分析，近年来一直为研究的热点，不管是研究复杂疾病或是遗传育种，均有广泛的用途。但是GWAS的数据动辄上千的样本数据，如何对这庞大的数据进行分析？
thinkando·2019-12-12 21:44

ggplot2|玩转Manhattan图-你有被要求这么画吗？

Manhattan图算是GWAS分析的标配图了，可参考Bio|manhattan图进行绘制。由于Manhattan点太多，后期AI/PS修改的话难度有点大，如果可以“个性化”绘制的话那是极好的！
生信补给站·2019-12-11 10:00

GWAS，SNP，和疾病

三种方法如何获取snp信息引用:http://www.bio-info-trainee.com/2100.html#more-2100有研究表明STAT4上的rs7574865和HLA-DQ的rs9275319是人群中乙型肝炎病毒（HBV）相关肝细胞癌（HCC）遗传易感基因意思是，某两个位点变异导致乙型肝炎病毒和相关肝细胞癌发生的关键原因。rsID分别代表两个变异位点（发现变异位点后通过vep/s
Runuply·2019-12-08 17:48

生信小工具：Plink之下载安装与其基本格式（1）

谈起Plink相信熟悉的人更定都会知道，这是一个全面的基因组分析工具集，具有很多的小功能，在SNP数据统计，过滤，GWAS分析中都可以用得上，而且速度非常的快，堪称是生物信息分析软件中神器之一。
lakeseafly·2019-12-08 15:44

R数据可视化12:曼哈顿图

主要用于GWAS结果的展示，今天让我们来看看如何绘制曼哈顿图。什么是曼哈顿图ManhattanPlot曼哈顿图是一种散点图，通常用于显示具有大量数据点，许多非零振幅和更高振幅值分布的数据。
jlyq617·2019-12-08 07:28

2018-11-02 GWAS实战（五）plink 进阶之数据过滤一条命令

之前讲了太多的很细的数据分析和过滤，在实战中，一般可以把命令写在一起。total这张图片对比了数据summary和数据过滤的命令之间的差异。对于我们自然群体，没有家系结构，所以主要是--mindN删个体（基于缺失率）--genoN删snp（基于缺失率）--mafN删snp（基于最小等位基因频率）--hweN删snp（基于A和a不符合哈德温伯格平衡）--LD（这个一般不做双基因互作的话不考虑，详见我
小郑的学习笔记·2019-12-08 02:51

GWAS imputation

GWASimputation是什么？Genotypeimputation是运用连锁不平衡的原理依据一个高密度的参考基因组填补要研究数据的一种方法。常用的参考基因组数据库包括TheHapMapConsortiumdatabase(InternationalHapMap3Consortium,2010)、the1000GenomesProject(1KG;1000GenomesProjectConso
Richard_Zhou·2019-12-06 18:02

使用GEMMA进行复杂性状全基因组关联分析(GWAS)

GEMMA（Genome-wideEfficientMixedModelAssociationalgorithm）是一款基于混合线性模型的GWAS分析软件（文献信息）。
佛系分析师·2019-12-01 19:03

Integrating Coexpression Networks with GWAS to Prioritize Causal Genes in Maize

0.简介这篇文章是来自于明尼苏达大学的ChadL.Myers在ThePlantCell发表的关于整合共表达网络与GWAS来挖掘玉米中的causalgenes.文章链接1.摘要在不同物种中，GWAS已经确定出了很多与性状相关的位点
Zhai1994·2019-11-29 20:33

GWAS分析-说人话（13）曼哈顿，您好！

前言你以为，曼哈顿图之前的数据，天都会给你准备好？实际是，你去曼哈顿前，都起码买张机票吧？这文章重点不在作图，作图可以参考其他大神的文章（会列举在最下面～）本节谈谈画图前的数据整理。首先我们看看手上的数据：（某些数据确实已经产生，或者整理得很好的，请忽略一下n字～）这已经是整理好的数据了一开始的数据是，每一个染色体号码都是0的，很明显，这样的数据合并后，曼哈顿图出来的结果是不会分开23个染色体柱的
医学小蛋散·2019-11-29 13:09

GWAS走起~（4 samtools）

Samtools的功能还是很强大的，samtools是一个用于操作sam和bam文件的工具合集。能够实现二进制查看、格式转换、排序及合并等功能，结合sam格式中的flag、tag等信息，还可以完成比对结果的统计汇总。现在先使用它的装换功能：view[hai@localhostdata]$samtoolsview-bSaln-se.sam>aln-se.bam[samopen]SAMheaderis
roguish读书人·2019-11-28 09:42
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