怎麼整理數據進行GWAS

㈠ 全基因組關聯分析（GWAS）學習筆記——3.1

在全基因組關聯分析（GWAS）學習筆記中，對參考資料數據集進行理解和操作是關鍵一步。

首先，處理數據集的具體信息，將其轉化為vcf格式是必要步驟，參考教程學習如何將原始的.bim、.bed和.fam文件轉化為vcf格式文件。

接著，對數據進行質控。通過過濾snp的缺失率和個體標記的缺失率，閾值設置為0.2和0.02，確保數據質量。理解性地，snp缺失和個體缺失閾值的分步設置可能是為了更精細地篩選數據。然而，直接將閾值設置為0.02也可能是有效的，具體取決於數據集的實際情況。

檢查性地，處理sex discrepancy問題，即性別不一致的情況，對結果進行展示並刪除性別不一致的個體，確保分析的准確性。

接下來，保留常染色體SNP，統計最小等位基因頻率，將閾值設置為0.05進行數據過濾。這一步驟通過可視化手段幫助理解最小等位基因頻率。

檢測不符合哈迪溫伯格定律的snp，操作理解性地進行，但背後的意義在於識別可能的遺傳變異或遺傳病相關性。面對大文件操作，直接在伺服器上運行教程提供的腳本，確保數據過濾操作的准確性。

通過以上步驟，對數據進行篩選和清洗，為後續的GWAS分析打下堅實的基礎。理解背後的統計和生物學原理，對於深入分析具有重要意義。

學習過程中的挑戰和問題，如對術語的理解、操作背後邏輯的疑問等，都是成長的一部分。鼓勵多參考相關文獻、教程，與同行交流，增進對GWAS的理解。

總結今日學習內容，明天將繼續深入探討GWAS的高級分析技術。保持學習的熱情，期待與大家共同進步。

㈡ GWAS分析

全基因組關聯分析：揭示遺傳與表型的關聯

一、全基因組關聯分析基礎

GWAS，全稱為全基因組關聯分析，旨在探索基因型（SNP變異）與表型（關注的性狀）之間可能的關聯。在研究中，零假設（H0）認為某個SNP對表型沒有影響，回歸系數為零；而備擇假設（H1）則認為SNP與表型存在相關性，回歸系數不為零。這個過程旨在揭示影響個體差異的遺傳因素。

二、數據處理與篩選步驟

在進行GWAS分析前，數據需要經過一系列的預處理，從原始的gvcf文件出發，GATK的過濾是一個關鍵步驟。常用的過濾參數包括：

1. 剔除SNP Call Rate低於90%的位點（最多允許10%的缺失，通常選擇80%，特殊情況可降至50%）。


2. 選擇二等位基因（排除多態性），以便後續軟體能處理。


3. 過濾雜合率超過0.2的個體，確保遺傳信息的准確性。


4. 使用哈迪-溫伯格均衡檢驗（p值小於0.0001），在人類群體中通常剔除非平衡位點，動植物需根據特定條件設定。


5. 去除第二等位基因頻率低於0.05的位點，樣本量大時可放寬至1%，但要確保SNP數量滿足分析需求。


6. 控制缺失值，通常建議刪除缺失率超過0.1的個體，樣本量多時可適當放寬。


7. 極端表型值的剔除，根據表型數據進行正態性檢驗，通常保留3倍標准差內的數據。

雖然某些文章可能還會考慮深度、質量值等其他因素，但GATK的群體檢測已提供了初步的可靠信息，這些步驟可能並不必要。

三、GWAS分析實踐

在眾多GWAS分析軟體中，plink、EMMAX、GEMMA等較為常見。以EMMAX為例，其分析流程如下：

1. 使用vcftools進行數據格式轉換，然後用plink生成所需的格式。


2. 構建混合線性模型，如使用PCA作為固定效應（-c）並生成相關矩陣。


3. 利用emmax-kin-intel64進行Kinship計算作為隨機效應（-k）。


4. 執行EMMAX的GWAS分析，指定參數如PCA矩陣、Kinship矩陣和輸出文件。


5. 提取結果並整理成便於分析的格式。


6. 最後，通過Rscript對分析結果進行可視化，完成整個分析過程。

以上就是GWAS分析的基本概述，讓我們一起深入探討其原理與實踐，發現遺傳與表型的奇妙關聯吧！