当我们进行群体遗传分析时,得到vcf后,可利用plink进行主成分(PCA)分析: 一.软件安装 1 conda install plink 二.使用流程 第一步:将vcf转换为plink格式 1 plink --vcf F_M_trans.recode.vcf.gz --recode --out testacc --const-fid --allow-extra-chr 2 3 4 # --vcf vcf 或者vcf.gz 5 # --recode 输出格式 6 # --out 输入前缀 7…

A kernel machine-based fMRI physiological noise removal method 关于,fmri研究中,生理噪声去除的价值:一.现在随着技术的提升,高场fmri越来越得到应用.高场能够提高图像的信噪比,但是生理噪声却也会提升.所以在高场成像分析中,生理噪声的去除会成为一个不可忽略的因素.二.在静息态fmri中,功能网络的检测依赖于低频的大脑自发信号.这些信号和生理噪声,在频率上,是有着类似的特征.为了提高静息态分析的准确性,去除生理噪声,是必须的操作.…

#由此说明使用prcomp函数时,必须使用标准化过的原始数据.如果使用没有标准化的raw数据(不是相关系数矩阵或者协方差矩阵),必须将参数scale. = T <result>$sdev #表示标准差,意思是 <result>$sdev[1] = sqrt(var(<result>$x)) <result>$rotation #表示的是特征向量矩阵,也可以由eigen(<输入的原数据>)$vector 得到 <result>$x #表…

R 与python scikit-learn PCA的主成分结果有部分是反的 通过R和python分别计算出来的PCA的结果存在某些主成分的结果是相反的,这些结果是没有问题的,只是表示这个分量被反转了,结果同样是有效的. PCA的本质是寻找一条正交的线,这条线应该是可以有不同方向的 数据格式 148 41 72 78 139 34 71 76 160 49 77 86 149 36 67 79 159 45 80 86 142 31 66 76 153 43 76 83 150 43 77 79…

做芯片PCA主成分分析可以选择使用affycoretools包的plotPCA方法,以样品"GSM363445_LNTT.CEL"."GSM362948_LTT.CEL"."GSM363447_LNTT.CEL"."GSM362949_LTT.CEL"."GSM363449_LNTT.CEL"."GSM362947_LTT.CEL"为例: library(affy) library(af…

本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79235028 主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)简介可以参考: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/78977202 以下是PCA的C++实现,参考OpenCV 3.3中的cv::PCA类. 使用ORL Faces Database作为测…

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PCA结果作为协变量加入关联分析中. 二.怎么做PCA? 简单一个“--pca”参数即可 plink --bfile myfile --pca 10 --out myfile_pca #这里只取前10…

目录 问题 解决 问题 一直以来用Eigensoft的smartpca来做群体遗传的PCA分析很顺畅,结果也比较靠谱. 但今天报错如下: $ ~/miniconda3/bin/smartpca -p smartpca.par parameter file: smartpca.par ### THE INPUT PARAMETERS ##PARAMETER NAME: VALUE genotypename: plink.ped snpname: plink.pedsnp indivname: pl…

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,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr…

之前我写过一篇文章群体遗传分析分层校正,该选用多少个PCA?,里面提到可以通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分,后续就可以将显著的主成分加入协变量中. 这篇文章主要是讲如何通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分. 1下载安装EIGENSTRAT 1.1 下载 下载地址:https://data.broadinstitute.org/alkesgroup/EIGENSOFT/EIG-6.1.4.tar.gz wget https://data.broadinstitute.org/a…