GWAS 质量控制（QC）分析流程

最新推荐文章于 2024-07-03 10:15:19 发布
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Use preset environment

目录

1、Install a Linux virtual machine or a Windows subsystem, open a terminal.

2、Download the key and connect to the server in the terminal.

3、Go to target dir and make your own data folder (minxian as an example)

4、Decompress the data and start the analysis

1、Install a Linux virtual machine or a Windows subsystem, open a terminal.

You can find the tutorial somewhere else in this section.

2、Download the key and connect to the server in the terminal.

chmod 700 xh1eshell.hpccube.com_1107221622_rsa.txt
ssh -i xh1eshell.hpccube.com_1107221622_rsa.txt -p 65073 minxian@xh1eshell.hpccube.com
# Type yes when ask
#The authenticity of host '[xh1eshell.hpccube.com]:65073 ([218.26.37.181]:65073)' can't be established.
#ED25519 key fingerprint is SHA256:SRE9uDeyQyPSLAtITTfW7F1qwySmxXbGFAKCWJJDkP4.
#This key is not known
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GWAS全基因组关联分析流程（BWA+samtools+gatk+Plink+Admixture+Tassel）
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动物基因组测序基础分析流程总结（GWAS全流程第一部分：WGS基础流程）
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一、前言： 生信一年级硕士，进了纯生信课题组之后就开始了自学之路~，当前课题是做动物GWAS。因为自学的时候看了许多教程和代码都是针对人类基因组的，学习（copy）代码的时候各种大佬博主都是以人类基因组或者模式生物举例，如果做其他动物多多少少会有一些差别。 本文是本人学习过程中留下的随手笔记，包括动物基因组测序和基础分析、GWAS后续分析笔记。 目录 从fastq到vcf 各种过滤 GWAS关联分析绘制曼哈顿图和QQ图 admixture群体结构分析 根据SNP位点定位到gff文件上的基因 SHIF根据找
GWAS分析数据质控
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wyhua2008的博客
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输入文件前缀：HapMap_3_r3_1（HapMap_3_r3_1.bed HapMap_3_r3_1.bim HapMap_3_r3_1.fam），prune.out两个文件，prune.in文件中包含的就是通过筛选条件我们需要的SNP位点。文件内容为map文件第二列snp名称（唯一标识符）。将其转化为二进制文件：b.bed, b.bim, b.fam。此命令根据列表删除状态为"PROBLEM"的个人。将其转化文件：c.map, c.ped。和正常plink文件类似，除了。将其转化文件：d.vcf。
GWAS - 基因型与表型的关联分析流程
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06-21 2万+
这里介绍的SNP数据与单一表型的相关分析流程 一、准备plink文件 ped和map文件转换为bed、fam、bim plink --file mydata --out mydata --make-bed mydata为ped和map的文件名，不需要加后缀 make-bed表示生成plink可以处理的二进制文件 二、准备表型文件 表型文件.pheno 前两列是FID and IID，第三列是表型Phenotype。 如果准备了表型文件，那么运行plink的同时会忽略原来 .fam 里的表型。 假如有多种表
GWA_tutorial：关于GWAS和PRS的综合教程
02-05
它提供了多种功能，包括质量控制（QC）、关联检验、群体结构分析等。在本教程中，你将学习如何使用PLINK进行数据预处理，如删除缺失率高或多态性低的SNP，以及检测并处理潜在的群体结构问题，如人口结构和亲缘关系。...
H3Agwas管道版本3：GWAS分析流程优化与教程介绍
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综合教程：GWAS与PRS的生物信息学分析指南
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GWAS处理流程（全基因组关联分析）——对从ADNI数据库下载的SNP数据及进行质控（QC）
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UK_Biobank_GWAS:2017年英国生物库数据发布的数据质量控制，代码和GWAS摘要输出概述
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TASSEL GWAS分析用的
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GWAS学习笔记（一）：质量控制（QC）
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本系列文章采用的数据集与代码来自https://github.com/MareesAT/GWA_tutorial。 该教程获得了许多人的推荐，是一份很详细的step-by-step guide。 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。 0. 目录1. 准备2. 数据简介3. 分析步骤第1步：SNP缺失率过滤第2步：检测、过滤性别差异第3步：次等位基因频率（MAF）过滤第4步：删除不符合Hardy-Weinberg平衡的SNP第5步：控制杂合率.
笔记 | GWAS 操作流程4-1：LM模型assoc
邓飞----育种数据分析之放飞自我
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1. GWAS笔记操作计划 之前的教程中，我们使用的是别人模拟的数据，数据类型是二分类数据，这里我们模拟一个数量性状的连续性状，做GWAS更有代表性。 我们先从没有协变量的一般线性模型（LM）模型开始，然后加入数据类型的协变量，然后加入因子类型的协变量（这里需要进行虚拟变量的转化），然后将数值协变量和因子变量放在一起作为协变量，然后将PCA的值作为协变量加进去，这样一般线性模型分析完成。 最后我们使用混合线性模型（LMM），不考虑协变量，然后加入协变量，然后将PCA加入协变量。 最最后介绍一下可视化，包括曼
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小白轻松入门GWAS：从数据准备到可视化结果
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P值（p-value）是一个重要的统计指标，用于评估某个基因变异（通常是单核苷酸多态性，SNP）与研究的性状或疾病之间关联的显著性。在曼哈顿图中，横轴表示基因组的染色体位置，按照染色体的顺序排列，每个染色体用不同的颜色表示。单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms，SNPs）是指在基因组的特定位置上，单个核苷酸（A、T、C或G）发生变异，导致不同个体之间在该位置上的碱基不同。质量通常是由一个或少数几个基因控制的，表现为离散的、可区分的类别，例如豌豆的花色或人类的血型。
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一、数据为什么要做质量控制 比起表观学研究，GWAS研究很少有引起偏差的来源，一般来说，一个人的基因型终其一生几乎不会改变的，因此很少存在同时影响表型又影响基因型的变异。但即便这样，我们在做GWAS时也要去除一些可能引起偏差的因素。 这种因素主要有：群体结构、个体间存在血缘关系、技术性操作。 二、怎么看数据是否需要进行质量控制 下面分别为样本和SNP位点在数据中的直方图，当数据不在绝...
GWAs——全基因组关联分析（质控1）
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本内容参考AndriesT. Marees等方法（DOI：10.1002/mpr.1608），使用的程序包为PLINK v1.9，二进制数据来自的模拟数据（祖先来自欧洲西北部的犹他州居民），包含三个二进制数据“.bed”，包含所有患者和健康对照的基因型信息（次文件内容为二进制数据，方便计算机读取，不便于肉眼查看）。“.fam”，包含研究个体的谱系关系（父、母本）、性别和表型信息等。“.bim”，包含SNPs的位置信息（Table 1）。Table 1：PLINK支持的二进制文件后缀内容信息.bed。
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