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摘要:传统的全基因组关联分析(GWAS)计算的是单个SNP与表型的相关性,除此之外,我们还可以进行SNP之间的互作效应与表型的相关性分析。 本推文主要介绍的是SNP间的上位效应与表型的相关性分析。 上位效应的公式为:Y ~ b0 + b1.A + b2.B + b3.AB + e Y为表型,A和B分别为两 阅读全文
posted @ 2020-10-14 11:45 橙子牛奶糖 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:多文解读:多基因分险得分(Polygenic risk score,PRS)应用 多基因分险得分(Polygenic risk score,PRS)的计算,我在去年的推文中就已经写过。 感兴趣的请见之前的推文:GWAS系列分析:多基因风险评分(Polygenic Risk Score)的计算 纵观这 阅读全文
posted @ 2020-09-26 17:59 橙子牛奶糖 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本周最新文献速递 一 文献题目: Identification of a Core Module for Bone Mineral Density through the Integration of a Co-expression Network and GWAS Data 不想看英文题目: 整合 阅读全文
posted @ 2020-09-20 16:27 橙子牛奶糖 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:FEM是一个整合RANSEQ和DNA甲基化数据的R包,由Andrew E. Teschendorff 和 Zhen Yang 开发、维护。 不多说,下面介绍如何使用FEM整合RANSEQ和DNA甲基化数据分析。 1、安装、下载FEM if (!requireNamespace("BiocManage 阅读全文
posted @ 2020-09-12 21:17 橙子牛奶糖 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:No phenotype name specified, defaulting to 'outcome'.Error in [[<-.data.frame(*tmp*, type, value = "outcome") : replacement has 1 row, data has 0 这个报错 阅读全文
posted @ 2020-09-04 20:10 橙子牛奶糖 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:log2(mean(case))- log2(mean(control)) case指的是case样本的平均表达值;control同理; 忙,没时间解释,先记录一下。 阅读全文
posted @ 2020-09-02 17:06 橙子牛奶糖 阅读(303) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近在做甲基化分析,看到logFC值,突然好奇这个值是怎么转化过来的。 测试了一下,limma的logFC值与glm函数的Estimate值是一样的。 以下是limma包的结果,可以看到 logFC值为-0.09222974: logFC AveExpr t P.Value adj.P.Val B 阅读全文
posted @ 2020-09-02 17:01 橙子牛奶糖 阅读(264) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:比如原格式文件linear.xlsx是这样的: VA1和VA2是两个变量,想把它变成以下格式: 则用reshape2包转换: library(openxlsx) library(reshape2) sw<-read.xlsx("E:/linear.xlsx", sheet = 1, colNames 阅读全文
posted @ 2020-08-26 16:10 橙子牛奶糖 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近需要画LD block,之前一直用haploview软件画,haploview软件毛病比较多,比如不能有多态位点,输入的变异位点不能太多等。动不动就报错。 最近试了一下另外一个画LD block的软件LDBlockShow,比haploview好用许多。不需要自己剔除多态位点,直接输入vcf文件 阅读全文
posted @ 2020-08-18 23:20 橙子牛奶糖 阅读(621) 评论(3) 推荐(0) 编辑
摘要:1、首先,用find / -name "libstdc++.so*"命令查找包含“libstdc++.so”的所有文件; 2、假定找到的其中一个在/chenwenyan/lib/libstdc++.so.6路径下,用命令strings /chenwenyan/lib/libstdc++.so.6 | 阅读全文
posted @ 2020-08-15 20:23 橙子牛奶糖 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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