GWAS分析中显著位点如何注释基因:excel???

大家好,我是邓飞。

今天星球的小伙伴问了一个问题:

我现在在做GWAS分析,现在已经找到性状关联的SNP位点,下一步我如何根据position 找到基因呢?

关于基因注释,之前写过一些博客,可以用到的软件有:ANNOVAR、Bedtools,今天回答了这个问题,感觉excel也可以做基因注释了。

下面,对我的回答进行进一步的阐述。

1. GWAS分析

GWAS分析,之前写过一个Cookbook,包括方方面面的内容了,如果是小白,推荐一遍看配套的视频,一遍敲代码学习:

录制了配套的视频教程,前面的数据下载、软件安装、环境配置等相关视频免费观看,后面的付费观看。对于想要快速学习的小白,视频+代码+数据+实操+技术支持,是比较快的一条路。 

                                          (扫码查看视频教程)

2,显著SNP位点

做完GWAS分析后,确定阈值,然后小于阈值的位点都是显著性位点,显著性位点最重要的两个信息:

  • 染色体

  • 物理位置

有时候还包括snp的名称,但是不是必填项,只需要上面两个信息,就可以知道显著snp在基因组上的位置了。

3,配套基因组的gff文件

一般,有基因组数据的物种,有基因组的版本,还有配套的gff或者gff3格式的文件,文件的内容里面有:

  • 染色体

  • 基因起始位置

  • 基因终止位置

  • 基因功能描述

  • ……

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何在TASSEL中筛选显著位点的问题。首先,我得回想一下TASSEL的基本操作和GWAS流程。用户提到了引用1、2、3,里面提到了使用TASSEL进行关联分析,生成曼哈顿图和QQ图,还有候选基因分析。这些都是筛选显著位点的相关步骤。 首先,用户想知道如何筛选显著位点,我应该分步骤说明。第一步可能是关联分析,因为只有进行了关联分析后才能得到p值等统计量。引用1提到对性状进行关联分析,所以需要先完成这一步,使用TASSEL的GLM或MLM模型。然后,结果中会有每个SNP的p值,这是筛选的基础。 接下来,确定显著性阈值。通常有两种方法:Bonferroni校正和FDR。Bonferroni比较严格,用0.05除以SNP数量。而FDR比如Benjamini-Hochberg方法,可能更灵活。引用2提到了曼哈顿图和QQ图,这些图可以帮助判断显著位点,比如曼哈顿图中的峰值超过阈值线。 然后,实际在TASSEL中如何操作呢?用户可能需要导出结果文件,用其他工具比如Excel或R来过滤p值低于阈值的SNP。或者,TASSEL是否有内置的筛选功能?不确定,可能需要查证。引用3提到候选基因关联分析,可能涉及进一步筛选邻近基因位点。 还需要考虑结果的可视化,曼哈顿图可以直观显示显著位点,用户应检查这些图表。此外,可能还要结合表型数据和其他统计量,比如效应值,来确认位点的生物学意义。最后,验证步骤,比如用独立样本或功能实验,引用3中的候选基因分析可能与此相关。 可能的问题点:TASSEL是否直接支持自动应用显著性阈值筛选,还是需要手动处理数据?可能需要指导用户导出数据并用其他软件处理。同时,确保步骤清晰,从分析到阈值设定,再到筛选和验证,逐步说明。 现在整理步骤:1. 完成关联分析,得到包含p值的结果;2. 确定阈值(Bonferroni或FDR);3. 筛选低于阈值的SNP;4. 可视化验证(曼哈顿图);5. 结合其他数据进一步分析;6. 实验验证。 然后,生成相关问题,比如如何选择阈值,如何导出结果,或者TASSEL的其他功能。确保问题覆盖用户可能感兴趣的后续步骤。</think>### 使用TASSEL筛选显著位点的方法 筛选显著位点GWAS分析的核心步骤,主要通过统计学显著性阈值和生物学意义进行判断。以下是具体操作流程: --- #### **1. 完成关联分析** 首先需通过TASSEL对目标性状(如EarHT或EarDia)进行关联分析,生成包含SNP位点p值的统计结果: - **方法选择**:使用GLM(广义线性模型)或MLM(混合线性模型)进行关联分析[^1]。 - **输入数据**:基因型数据(如VCF文件)和表型数据(如TutorialData中的示例数据)。 - **输出结果**:包含SNP名称、染色体位置、p值、效应值等字段的表格文件[^3]。 --- #### **2. 确定显著性阈值** 常用方法包括: - **Bonferroni校正**: 公式为:$$ \alpha_{\text{adj}} = \frac{0.05}{N} $$ 其中$N$为SNP总数。例如,若分析$1,000,000$个SNP,阈值为$5 \times 10^{-8}$。 - **FDR(错误发现率)**: 如Benjamini-Hochberg方法,控制假阳性比例,适合SNP数量庞大的情况[^2]。 --- #### **3. 筛选显著位点** 在TASSEL中可通过以下步骤操作: 1. **导出结果文件**:关联分析完成后,将结果导出为文本文件(如CSV格式)。 2. **阈值过滤**: - 使用Excel/R/Python等工具筛选$p \leq \alpha_{\text{adj}}$的SNP。 - 示例R代码: ```R data <- read.csv("gwas_results.csv") significant_snps <- data[data$p_value <= 5e-8, ] ``` 3. **曼哈顿图验证**: 在TASSEL中直接生成曼哈顿图,观察p值分布。显著位点通常表现为高于阈值线的峰值[^2]。 --- #### **4. 结合生物学意义分析** - **候选基因注释**:将显著SNP定位基因组位置,筛选邻近基因(如上下游10kb)[^3]。 - **效应值评估**:保留效应值(Effect Size)较大的位点,可能具有更强的表型关联性。 - **多性状验证**:若同一SNP在多个性状中显著,可信度更高。 --- #### **5. 结果验证(可选)** - **独立样本验证**:使用新样本集重复分析。 - **功能实验**:如基因敲除或过表达实验,验证候选基因功能。 --- ###
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