运用gemma软件做GWAS

本文介绍了使用GEMMA软件进行基因组关联分析(GWAS)时遇到的矩阵奇异错误,并分享了解决方案。在处理协变量时,删除某些列(如性别和世代信息)后成功得到结果。作者提醒,选择协变量需谨慎,并提供了相关参考文献以供进一步学习。

首先基因型文件满足plink格式,生成包含有ped.map及二进制的bed.bim和fam即可;

./gemma-0.98.1-linux-static -bfile g -gk 2 -p p.txt -o gemma 亲缘关系矩阵;

./gemma-0.98.1-linux-static -bfile g -k ./output/gemma.sXX.txt -lmm 1 -p p.txt -c c.txt -o gemma_out 关联分析;

主要参考邓飞笔记 | GWAS 操作流程5-1:根红苗正的GWAS分析软件:GEMMA - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)笔记 | GWAS 操作流程5-2:利用GEMMA软件进行LMM+PCA+协变量 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)两篇文章

中间出错有,采用协变量成分时如下:

一直报错:GSL ERROR: matrix is singular in lu.c at line 266 errno 1,

出不来结果,中间无数次修改,还看到有博主说删除第一列截距就能出来结果,可我的还是不行。

再最后一遍尝试把中间的性别和世代都删除了忽然就出来结果了。

当然也不能确定结果就正确,也不太明白协变量应该留那些,目前就是留了

 

这样协变量就能做出来了。

如果有用也希望能帮助到你,有错误也希望能告诉我下。一起入门学习,借鉴经验。

参考文献:

使用GEMMA进行GWAS分析 - 简书 (jianshu.com) 

GWAS | 使用GEMMA进行全基因组关联分析 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)

<think>首先,用户的问题是关于Gemma软件GWAS分析中是否支持一般线性模型(GLM),以及运行时常见报错的解决方法。根据系统级指令,我需要使用中文回答,确保LaTeX语法正确(行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$并单独成段),结构清晰,帮助用户逐步解决问题,并尽量保证回答真实可靠。最后,生成相关问题。 参考站内引用: - 引用[1]: 关于GAPIT工具包,用于GWAS分析。 - 引用[2]: 关于GEMMA软件的常见问题解决方案。 - 引用[3]: 关于GEMMA的使用细节,包括输入文件格式和命令。 用户的问题直接涉及GemmaGEMMA),所以引用[2]和[3]更相关。引用[1]是关于GAPIT的,可能不是直接相关,但可以作为背景。 关键点: - Gemma是否支持GLM:Gemma主要基于线性混合模型(LMM),但用户问的是GLM(一般线性模型)。根据我的知识,Gemma专注于LMM,但可能支持GLM或类似模型。 - 常见报错的解决方法:用户提到了运行时报错问题,我需要提供常见错误的解决方案。 结构化回答: 1. **介绍Gemma是否支持GLM**:Gemma是用于GWAS软件,主要使用线性混合模型(LMM)来处理群体结构。它可能不直接支持标准的GLM,但可以通过设置参数来近似或使用其他模型。 2. **常见报错及解决方法**:基于引用[2]和[3],以及一般知识,列出常见错误如输入文件格式错误、缺失值处理、命令参数错误等。 3. **步骤指南**:提供如何正确使用Gemma进行GWAS分析的简要步骤,包括数据准备和命令执行。 4. **引用标识**:在回答末尾自然地添加引用标识,如[^2]和[^3],因为它们是相关的。 5. **生成相关问题**:在最后部分,列出相关问题,以帮助用户深入学习。 确保LaTeX格式: - 如果有数学表达式,比如在描述模型时,使用$...$或$$...$$。例如,如果提到线性模型,可以写 $y = X\beta + \epsilon$。 - 在回答中,可能不需要复杂的数学,但如果有,就正确格式化。 回答结构: - 开头:直接回答用户的问题。 - 主体:分步解释。 - 结尾:总结和引用。 - 然后:生成相关问题。 内容基于真实知识: - GemmaGEMMA)确实支持LMM,但GLM是更基础的模型。Gemma可能允许用户通过设置kinship matrix为identity来近似GLM。 - 常见错误:文件格式问题(如.bed, .bim, .fam文件)、缺失值指定、内存不足等。 生成相关问题: - 基于主题,如Gemma的其他功能、与其他工具比较、优化方法等。</think>### GemmaGWAS中使用一般线性模型的支持及常见报错解决 Gemma(Genome-wide Efficient Mixed Model Association)是一款专注于高效处理全基因组关联研究(GWAS)的软件工具包,主要基于线性混合模型(LMM)来校正群体结构和亲缘关系的影响。虽然Gemma的核心优势在于LMM,但它也支持一般线性模型(GLM)的分析,通过特定参数设置来实现。以下我将逐步解释Gemma对GLM的支持方式、常见运行时报错的原因及解决方法,确保回答基于真实可靠的GWAS实践[^2][^3]。 #### 1. **Gemma是否支持一般线性模型(GLM)?** - **支持机制**:Gemma默认使用LMM(如命令`-lmm`),但可以通过设置kinship矩阵(亲缘关系矩阵)为**单位矩阵**来近似GLM分析。这是因为GLM是LMM的特例,当随机效应方差为0时,LMM退化为GLM。具体操作中,使用`-k`参数指定一个单位矩阵文件,或通过`-gk 0`命令生成一个单位矩阵(其中`-gk 0`表示无亲缘关系校正)。 - 示例命令: ```bash # 生成单位矩阵(近似GLM) ./gemma -bfile snp -gk 0 -o kinship_unit # 运行GWAS,使用单位矩阵作为kinship ./gemma -bfile snp -k kinship_unit.cXX.txt -lmm 4 -o glma_results ``` 这里: - `-bfile snp`:指定输入文件前缀(需有.snp.bed, .snp.bim, .snp.fam)。 - `-gk 0`:生成单位矩阵,表示无随机效应。 - `-lmm 4`:指定LMM分析类型(4表示Wald检验)。 - 结果中,输出文件(如`glma_results.assoc.txt`)将包含GLM风格的关联P值[^3]。 - **局限性**:Gemma的GLM实现不是原生GLM,而是通过LMM模拟。如果需要纯GLM(如逻辑回归),建议结合其他工具如PLINK或GAPIT(引用[1]),但Gemma在计算效率上更优,尤其适合大规模数据集[^2][^3]。 #### 2. **常见运行时报错及解决方法** Gemma报错通常源于输入数据格式、参数设置或系统环境问题。以下是基于实际案例的常见错误列表及修复步骤(引用Gemma官方文档和社区经验[^2][^3])。 - **报错1:文件格式错误(如"Error: Could not read bed/bim/fam files")** - **原因**:输入文件(.bed, .bim, .fam)格式不正确,例如: - .fam文件第6列(表型值)包含非数字字符(如"NA"或"-9"未正确处理)。 - 文件路径错误或权限不足。 - 文件头缺失或不匹配(如.bim文件列数不足)。 - **解决方法**: 1. 确保表型值使用数字格式:Gemma只接受`-9`或`NA`表示缺失值(引用[3])。使用文本工具(如awk)预处理.fam文件: ```bash awk '{$6 = ($6 == "NA" ? -9 : $6); print}' snp.fam > snp_corrected.fam ``` 2. 检查文件完整性:运行PLINK验证数据(如`plink --bfile snp --check`)。 3. 确保命令参数一致:`-bfile`前缀必须匹配文件名(如`snp.bed`对应`-bfile snp`)。 - **报错2:内存不足或崩溃(如"Segmentation fault"或"Out of memory")** - **原因**:Gemma对内存要求较高,尤其在大样本GWAS中(如样本数>10,000)。LMM计算涉及矩阵求逆,可能导致内存溢出。 - **解决方法**: 1. 减少数据规模:使用PLINK进行QC过滤(如MAF < 0.05, 缺失率 < 0.2): ```bash plink --bfile snp --maf 0.05 --geno 0.2 --make-bed --out snp_filtered ``` 2. 优化Gemma参数:添加`-maf 0.05`和`-miss 0.2`到命令中,直接在Gemma内过滤。 3. 增加系统资源:在Linux下使用`ulimit -s unlimited`解除栈限制,或提交到高性能计算集群。 - **报错3:参数错误(如"Invalid option"或"Missing required option")** - **原因**:命令参数拼写错误或不兼容(如未指定`-lmm`或`-gk`)。 - **解决方法**: 1. 验证参数语法:Gemma命令区分大小写,确保`-bfile`、`-k`等正确。示例完整命令: ```bash ./gemma -bfile snp -gk 1 -o kinship_matrix # 生成标准kinship ./gemma -bfile snp -k kinship_matrix.cXX.txt -lmm 4 -o output ``` 2. 检查Gemma版本:下载最新版([官网](https://github.com/genetics-statistics/GEMMA))以修复已知bug。 - **报错4:表型数据处理错误(如"Phenotype data has no valid values")** - **原因**:表型列全为缺失值或格式错误(.fam文件第6列应为数字)。 - **解决方法**:重新格式化.fam文件,确保至少有一个非缺失表型值。使用R或Python脚本预处理。 #### 3. **推荐工作流程** 为确保可靠分析,建议按以下步骤操作: 1. **数据准备**:使用PLINK进行QC(如`--maf 0.05 --geno 0.2`),生成.bed/.bim/.fam文件。 2. **Kinship矩阵生成**:根据模型选择: - GLM近似:`./gemma -bfile snp -gk 0 -o unit_kinship` - 标准LMM:`./gemma -bfile snp -gk 1 -o standard_kinship` 3. **运行GWAS**:`./gemma -bfile snp -k [kinship_file] -lmm 4 -o results` 4. **结果解析**:输出文件(如`results.assoc.txt`)包含SNP效应值和P值。 #### 总结 Gemma支持通过LMM参数模拟GLM分析,但需注意输入文件格式和命令参数的正确性。常见报错多源于数据预处理不当,解决方法是严格遵循文件规范(如用`-9`表示缺失值)和内存管理[^2][^3]。如果问题持续,建议参考Gemma官方文档或社区论坛。对于纯GLM需求,可评估GAPIT等替代工具(引用[1])。
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