SMR（Summary-data-based Mendelian Randomization）使用记录

最新推荐文章于 2025-03-26 10:47:30 发布
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#笔记

本文介绍了如何将GWASsummarydatatxt格式转换为besd文件，包括使用smr工具处理多个besd文件的合并，并详细说明了如何通过beqtl功能获取特定基因的相关数据，生成新的besd文件。

①GWAS summary data普通txt格式转换为besd文件。（SMR | Yang Lab）

smr --eqtl-flist my.flist --make-besd --out mybesd

my.flist内容为

 

 

②合并多个besd文件（尤其已有按照染色体分开的besd）

./smr_v1.3.1_linux_x86_64_static --besd-flist my_file.list --make-besd --out ./LBC_BSGS_meta/my_sparse  

my_file.list内容为

path1/my_besd1 #my_besd1代表单个的besd文件，path为它的路径

path2/my_besd2

path3/my_besd3

③#eqtl 获取某些基因的相关数据
./smr_v1.3.1_linux_x86_64_static --beqtl-summary ./cis-eQTL/cis-eQTLs-full_eQTLGen_AF_incl_nr_formatted_20191212.new.txt_besd-dense --genes gene.list --cis-wind 1000 --query 5

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R语言标准化死亡率 (SMR)计算（2）
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上一篇文章中我们已经介绍了使用ems计算标准化死亡率 (SMR)，但是它需要两个率，一个实际死亡率，一个估计死亡率，我们平时使用生存数据数据中没有估计死亡率，估计死亡率需要自己计算。 本章我们来介绍使用R语言计算估计死亡率并行标准化死亡率 (SMR)计算。需要使用到我们的一个SMR数据（公众号回复：SMR1可以获得该数据），我们先把数据导入并查看该数据结构。 library(survival) bc<-read.csv("E:/r/test/smr1.csv",sep=',',header=TRUE)
多组学基因挖掘神器！空转+GWAS，将空间信息映射到人类复杂性状及疾病（gsMap）
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03-26 2359
为此，来自西湖大学的杨剑团队提出遗传学驱动的复杂性状空间细胞定位方法gsMap，通过整合高分辨率ST数据与GWAS汇总统计数据，实现性状相关细胞的空间解析定位。研究团队利用覆盖25个器官的胚胎ST数据集，通过模拟实验验证了gsMap的性能，并通过复现已知的性状相关细胞或区域证实了其敏感性。值得注意的是，杨剑团队同时也开发了SMR软件，所以这个工具还是有很大的学习价值的（尽管现在还处于预印本阶段）。
Error:can not open the file [?./input/1000G.EUR.QC/g1000_eur.fam] to read
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在命令行中使用 ./input/1000G.EUR.QC/g1000_eur.fam 可能是相对于当前工作目录的路径，而 smr-1.3.1-win.exe 可能期望相对于其执行文件所在目录的路径或者需要完整的绝对路径。确保程序 smr-1.3.1-win.exe 能够正确解析和访问文件 g1000_eur.fam，可以尝试使用完整的绝对路径来指定文件位置。在学习SMR时遇见的一个文件路径问题，浅记一下。
R语言基于ems包标准化死亡率 (SMR)计算(1)
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Make a BESD file from QTLtools output
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生成MAF文件update the frequencies of the effect alleles，实质更新到.esi文档。
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