怎么整理数据进行GWAS

㈠ 全基因组关联分析（GWAS）学习笔记——3.1

在全基因组关联分析（GWAS）学习笔记中，对参考资料数据集进行理解和操作是关键一步。

首先，处理数据集的具体信息，将其转化为vcf格式是必要步骤，参考教程学习如何将原始的.bim、.bed和.fam文件转化为vcf格式文件。

接着，对数据进行质控。通过过滤snp的缺失率和个体标记的缺失率，阈值设置为0.2和0.02，确保数据质量。理解性地，snp缺失和个体缺失阈值的分步设置可能是为了更精细地筛选数据。然而，直接将阈值设置为0.02也可能是有效的，具体取决于数据集的实际情况。

检查性地，处理sex discrepancy问题，即性别不一致的情况，对结果进行展示并删除性别不一致的个体，确保分析的准确性。

接下来，保留常染色体SNP，统计最小等位基因频率，将阈值设置为0.05进行数据过滤。这一步骤通过可视化手段帮助理解最小等位基因频率。

检测不符合哈迪温伯格定律的snp，操作理解性地进行，但背后的意义在于识别可能的遗传变异或遗传病相关性。面对大文件操作，直接在服务器上运行教程提供的脚本，确保数据过滤操作的准确性。

通过以上步骤，对数据进行筛选和清洗，为后续的GWAS分析打下坚实的基础。理解背后的统计和生物学原理，对于深入分析具有重要意义。

学习过程中的挑战和问题，如对术语的理解、操作背后逻辑的疑问等，都是成长的一部分。鼓励多参考相关文献、教程，与同行交流，增进对GWAS的理解。

总结今日学习内容，明天将继续深入探讨GWAS的高级分析技术。保持学习的热情，期待与大家共同进步。

㈡ GWAS分析

全基因组关联分析：揭示遗传与表型的关联

一、全基因组关联分析基础

GWAS，全称为全基因组关联分析，旨在探索基因型（SNP变异）与表型（关注的性状）之间可能的关联。在研究中，零假设（H0）认为某个SNP对表型没有影响，回归系数为零；而备择假设（H1）则认为SNP与表型存在相关性，回归系数不为零。这个过程旨在揭示影响个体差异的遗传因素。

二、数据处理与筛选步骤

在进行GWAS分析前，数据需要经过一系列的预处理，从原始的gvcf文件出发，GATK的过滤是一个关键步骤。常用的过滤参数包括：

1. 剔除SNP Call Rate低于90%的位点（最多允许10%的缺失，通常选择80%，特殊情况可降至50%）。


2. 选择二等位基因（排除多态性），以便后续软件能处理。


3. 过滤杂合率超过0.2的个体，确保遗传信息的准确性。


4. 使用哈迪-温伯格均衡检验（p值小于0.0001），在人类群体中通常剔除非平衡位点，动植物需根据特定条件设定。


5. 去除第二等位基因频率低于0.05的位点，样本量大时可放宽至1%，但要确保SNP数量满足分析需求。


6. 控制缺失值，通常建议删除缺失率超过0.1的个体，样本量多时可适当放宽。


7. 极端表型值的剔除，根据表型数据进行正态性检验，通常保留3倍标准差内的数据。

虽然某些文章可能还会考虑深度、质量值等其他因素，但GATK的群体检测已提供了初步的可靠信息，这些步骤可能并不必要。

三、GWAS分析实践

在众多GWAS分析软件中，plink、EMMAX、GEMMA等较为常见。以EMMAX为例，其分析流程如下：

1. 使用vcftools进行数据格式转换，然后用plink生成所需的格式。


2. 构建混合线性模型，如使用PCA作为固定效应（-c）并生成相关矩阵。


3. 利用emmax-kin-intel64进行Kinship计算作为随机效应（-k）。


4. 执行EMMAX的GWAS分析，指定参数如PCA矩阵、Kinship矩阵和输出文件。


5. 提取结果并整理成便于分析的格式。


6. 最后，通过Rscript对分析结果进行可视化，完成整个分析过程。

以上就是GWAS分析的基本概述，让我们一起深入探讨其原理与实践，发现遗传与表型的奇妙关联吧！