03 2019 档案
摘要：GWAS研究中，表型分两种。第一种是线性的表型，如果身高、体重、智力等；第二种是二元的表型，比如患病和未患病，即通常所说的case和control。对于表型是线性的样本来说，是不存在case和control比例不平衡的情况的，但是对于表型是二元的样本，比如疾病和对照组（健康人群），case和cont
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摘要：关于这种类型的报错通常的解决方式有两个： 方法一、查找系统哪儿有liblapack.so.3这个文件 如果lib找不到这个文件，请换其他路径。 如果真的找不到这个文件，索性自己安装一个，请见方法二。 方法二、用conda安装
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摘要：LocusZoom图几乎是GWAS文章的必备图形之一，其主要作用是可以快速可视化GWAS找出来的信号在基因组的具体信息：比如周围有没有高度连锁的位点，高度连锁的位点是否也显著。 下面是locuszoom的示例图： 下面具体讲讲如何实现Locuszoom的绘制 1、进入Locuszoom的主页 htt
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摘要：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
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摘要：今天要讲的一篇是发表于 Hum Genet 的 "Shared genetic architecture between metabolic traits and Alzheimer's disease: a large-scale genome-wide cross-trait analysis"
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摘要：一、为什么要做祖先成分的PCA? GWAS研究时经常碰到群体分层的现象，即该群体的祖先来源多样性，我们知道的，不同群体SNP频率不一样，导致后面做关联分析的时候可能出现假阳性位点（不一定是显著信号位点与该表型有关，可能是与群体SNP频率差异有关），因此我们需要在关联分析前对该群体做PCA分析，随后将
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