英文名:Genetic architecture of artemisinin-resistant Plasmodium falciparum
中文名:疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析

期刊:Nature Genetics
影响因子:29.352

一、研究背景
以青蒿素为主的联合疗法一直以来都是治疗疟疾的有效方法,值得关注的是横跨亚洲到非洲都出现了对一线药物的抗药性。阻止出现更高水平的抗药性以及阻止抗药性扩散到非洲刻不容缓。为了更好同抗药性进行斗争,了解遗传因素在抗药性的混合和传播中的作用非常重要。

二、材料
选取来自柬埔寨、越南、老挝、缅甸、孟加拉国、刚果和尼日利亚的13个地方的疟原虫样本1063(取自血液如下图)。  

三、测序
Illumina测序平台。
paired-end sequencing reads of 200–300bp 

1Gb of read data per sample 

四:研究结果

1)Manhattan plot  
没有意义的SNP的都是圆点,有意义的都是菱形的,处于中间有意义的点,要比没有意义的点大。

其中这些SNP关联的基因如下:
 

2)构建系统进化树,种群结构主要分为三个部分:
 

3)选择清楚分析
 

五数据分析
1)使用bwa进行比对
2)call snp使用的是samtools,总共得到3,373,632  SNP
3)生成的snp list使用SNP-o-matic algorithm 进行realignment 减少错误比对
http://www.sanger.ac.uk/science/tools/snp-o-matic
4)SNP过滤:
noncoding SNPs;
SNPs where polymorphisms had extremely low support (<10 reads in 1 sample); 
SNPs with more than 2 alleles, with the exception of loci known to be important for drug resistance, which were manually verified to not have artifacts;
SNPs where coverage across samples was lower than the 25th percentile or higher than the 95th percentile of 
(v) SNPs located in regions of relatively low uniqueness; 

(vi) SNPs where heterozygosity levels were found to be inconsistent with the heterozygosity distribution at the SNP’s allele frequency;

(vii) SNPs where the genotype could not be established in at least 70% of samples. 

5)关联分析使用:FaST-LMM v2.06 (因为样本多)

6)样本间关系矩阵计算使用snp的一个子集,主要是排除SNP当中的连锁的SNP,使用plink软件,参数为:–indep-pairwise 100 10 0.3 –maf 0.01 

a) consider a window of 100 SNPs, b) calculate LD between each pair of SNPs in the window, b) remove one of a pair of SNPs if the LD is greater than 0.3, c) shift the window 10 SNPs forward and repeat the procedure.
http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/summary.shtml#prune

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_83f77c940102w2wg.html

【GWAS文献解读】疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析的更多相关文章

  1. 全基因组关联分析(GWAS)的计算原理

    前言 关于全基因组关联分析(GWAS)原理的资料,网上有很多. 这也是我写了这么多GWAS的软件教程,却从来没有写过GWAS计算原理的原因. 恰巧之前微博上某位小可爱提问能否写一下GWAS的计算原理. ...

  2. GWAS 全基因组关联分析 | summary statistic 概括统计 | meta-analysis 综合分析

    有很多概念需要明确区分: 人有23对染色体,其中22对常染色体autosome,另外一对为性染色体sex chromosome,XX为女,XY为男. 染色体区带命名:在标示一特定的带时需要包括4项:① ...

  3. 全基因组关联分析(Genome-Wide Association Study,GWAS)流程

    全基因组关联分析流程: 一.准备plink文件 1.准备PED文件 PED文件有六列,六列内容如下: Family ID Individual ID Paternal ID Maternal ID S ...

  4. GWAS | 全基因组关联分析 | Linkage disequilibrium (LD)连锁不平衡 | 曼哈顿图 Manhattan_plot | QQ_plot | haplotype phasing

    现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp ...

  5. 一行命令学会全基因组关联分析(GWAS)的meta分析

    为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点. 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独 ...

  6. 全基因组关联分析(GWAS):为何我的QQ图那么飘

    前段时间有位小可爱问我,为什么她的QQ图特别飘,如果你不理解怎样算飘,请看下图: 理想的QQ图应该是这样的: 我当时的第一反应是:1)群体分层造成的:2)表型分布有问题.因此让她检查一下数据的群体分层 ...

  7. 全基因组关联分析(GWAS)扫不出信号怎么办(文献解读)

    假如你的GWAS结果出现如下图的时候,怎么办呢?GWAS没有如预期般的扫出完美的显著信号,也就没法继续发挥后续研究的套路了. 最近,nature发表了一篇文献“Common genetic varia ...

  8. R语言画全基因组关联分析中的曼哈顿图(manhattan plot)

    1.在linux中安装好R 2.准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下: #!/usr/bin/Rscript #example : Rscript plot ...

  9. 全基因组关联分析学习资料(GWAS tutorial)

    前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习 ...

随机推荐

  1. iOS证书问题

    链接: 关于IOS免证书真机安装的过程和问题 苹果IOS开发者账号的区别,企业账号,个人账号,公司团队账号,教育账号 苹果IOS开发者账号总结--发布应用APP时team name是否可以随意写? P ...

  2. FutureTask的使用

    package org.zln.thread.pool.ft;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.ut ...

  3. jQuery下拉框扩展和美化插件Chosen

    Chosen 是一个支持jquery的select下拉框美化插件,它能让丑陋的.很长的select选择框变的更好看.更方便.不仅如此,它更扩展了select,增加了自动筛选的功能.它可对列表进行分组, ...

  4. LeetCode 笔记系列 17 Largest Rectangle in Histogram

    题目: Largest Rectangle in Histogram Given n non-negative integers representing the histogram's bar he ...

  5. 使用TaskManager爬取2万条代理IP实现自动投票功能

    话说某天心血来潮想到一个问题,朋友圈里面经常有人发投票链接,让帮忙给XX投票,以前呢会很自觉打开链接帮忙投一票.可是这种事做多了就会考虑能不能使用工具来进行投票呢,身为一名程序猿决定研究解决这个问题. ...

  6. MVC模式在UI里的应用

    In a similar way to other parts of a game, user interfaces usually go through several iterations unt ...

  7. Web前端面试题目及答案汇总

    HTML/CSS部分 1.什么是盒子模型? 在网页中,一个元素占有空间的大小由几个部分构成,其中包括元素的内容(content),元素的内边距(padding),元素的边框(border),元素的外边 ...

  8. java中hashcode()和equals()的详解

    今天下午研究了半天hashcode()和equals()方法,终于有了一点点的明白,写下来与大家分享(zhaoxudong 2008.10.23晚21.36). 1. 首先equals()和hashc ...

  9. VIM编辑器常用命令

    一.剪切: 1. 欲从当前光标删除至下一个单词,请输入:dw  2. 欲从当前光标删除至当前行末尾,请输入:d$  3. 欲删除整行,请输入:dd //可以使用 dNd删除多行 N代表行数  4. 欲 ...

  10. Dedecms去掉URL中a目录的方法

    本文实例讲述了Dedecms去掉URL中a目录的方法.分享给大家,供大家参考.具体分析如下: 使用dedecms的朋友可能会发现自己的URL目录生成是会自动带有一个/A/目录了,那么要如何去掉URL中 ...