1.列表包括数据库名称.表型.是否能下载到基因型(genotype).是否能下载到GWAS结果文件(P值.效应值.SNP位点).目前收集到的有如下: 参考到这些数据库的文献:Genome-wide association study identifies 74 loci associated with educational attainment 2.The Japanese Genotype-phenotype Archive (JGA)  :该数据拥有个体水平的基因型和表型数据,需要申请,已

表型(英语:Phenotype),又称表现型,对于一个生物而言,表示它某一特定的物理外观或成分.一个人是否有耳珠.植物的高度.人的血型.蛾的颜色等等,都是表型的例子. 表型主要受生物的基因型和环境影响,表型可分为连续变异或不连续变异的.前者较易受环境因素影响,基因型上则会受多个等位基因影响,如体重.智力和身高:后者仅受几个等位基因影响,而且很少会被环境改变,如血型.眼睛颜色和卷舌的能力.对于不连续变异,若有两个生物表现型相同,其基因型未必一样,这是因为其中一方可能有隐性基因. 表型变异是进化论物

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.怎么看数据是否需要进行质量控制 下面分别为样本和SNP位点在数据中的直方图,当数据不在绝大多数的分布当中时,我们会倾向于认为那是测序.人工操作等其他方面造成的误差,而非该个体的真实情况,因此是需要将这些

目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模

目录 1. 简介 2. BLUP类模型 3. Bayesian类模型 4. 机器学习 5. GWAS辅助的GS 6. 杂交育种 7. 多性状 8. 长期选择 9. 预测准确性评估 10. GS到植物育种 11. 未来展望 2020年10月张志武老师联合多家单位的大佬撰写的植物GS育种的最新进展,目前还只是预印版(改到第二版).这篇综述涉及到GS在植物领域应用的最新进展,长达48页.不同于其他的综述描写空洞宽泛,这一篇特别对模型方法进行了介绍,正好解决了我的需求.缺点就是可能重点说明了他们自己开发

农业的组学技术应用虽然落后于人的研究,这是什么意义的问题,但有时农业基因组有自己无可比拟的优势,那就是材料.下面介绍GWAS应用. GWAS(Genome-wide association study),即全基因组关联分析,是通过扫描基因组中数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)分子标记,进行基因型和表型间相关性分析,筛选出影响复杂性状的基因变异的一种策略. 应用方向 多性状定位 在全基因组水平上同时且广泛地挖掘与多个目标性状变异显著

NCBI(National Center for Biotechnology Information,美国国家生物技术信息中心)除了维护GenBank核酸序列数据库外,还提供数据分析和检索资源.NCBI资源包括Entrez.Entrez编程组件.MyNCBI.PubMed.PudMed Central.PubReader.Gene.the NCBI Taxonomy Browser.BLAST.Pimer-Blast.COBALT.RefSeq.UniGene.HomoloGene.ProtES

到底什么是eQTL? eQTL和QTL之间有什么联系?为什么说QTL比eQTL难很多? QTL和GWAS有什么关系? GTEx数据库里的eQTL数据如何利用? 说eQTL之前必须先解释QTL,QTL,一说到中文名就清楚了,数量性状位点,就是一个性状,比如身高,会由成百上千个基因来决定,目的简单明确,那么我们如何找到这些位点呢? Quantitative Trait Locus (QTL) Analysis - 来自nature的介绍 实现层面,其实研究的不是基因,而是染色体上的区段,更明确的说就

简介 SRA数据库是美国国立卫生研究院(NIH)的高通量测序数据的主要归档,是国际核苷酸序列数据库协作(INSDC)的一部分,其中包括NCBI序列读取存档(SRA),欧洲生物信息学研究所(EBI)和DNA数据库 日本(DDBJ). 提交给三个组织中的任何一个的数据都是共享的. SRA数据库数据来自高通量测序平台(Roche 454 GSSystem®,Illumina GenomeAnalyzer®,Applied Biosystems SOLiDSystem®,HelicosHeliscope

欢迎关注微信公众号"bio生物信息" GeneATLAS的数据全部来自 UK Biobank 的452,264个英国白人样本. 总共囊括的表型有778个,位点有三千万个. 优点 网站所有关联分析的summary数据都是可以下载的. 而且提供了所有表型的原始基因型数据的曼哈顿图.imputation的曼哈段图.Q-Q Plot 可以说是相当贴心了. 缺点 不能下载原始基因型数据. 样本是欧洲群体,可能某些结果在其他群体有差异. 这个网站可以下载什么 1. 下载表型数据 比如搜索肥胖表型,

一览众山小编辑团队 原文/ Todd Schneider 翻译/ 沈玮薇 陈翚 文献/ 蒋理 校核/ 众山小编辑/ 众山小 排版/ 徐颖 2014-2015 © 转载请注明:源自公众号"一览众山小-可持续城市与交通" : 近期的出租车和互联网约车之争一时成为了热点.只是因为缺乏具体的数据信息分析,非常多的结论都是定性为主.并为各种利益团体所把持. 因此今天我们就介绍一下 纽约的开放心态,高达几十个G的有关出租车和UBER的上下客出行数据被免费分享出来,供大家来研究. 我们觉得这种科学态

数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列

基因: 是指决定生物某一遗传性状的染色体DNA片段 基因型: `基因型`又称`遗传型`,是某一生物个体全部基因组合的总称.它反应生物体的遗传构成,即从双亲获得的全部基因的总和.遗传学中具体使用的基因型,往往是指某一性状的基因型.两个生物只要有一个基因座不同,那么它们的基因型就不相同,因此基因型指的是一个个体所有等位基因的所有基因座上的所有组合. `基因型`是生物性状表型的内在遗传基础,是肉眼看不到的,只能通过杂交试验根据表型来推断 单倍型 是`单倍体基因型`的简称,在遗传学上是指在同一染色体上进

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)

  image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes). 用GSEA做富集分析是非常简单的,结

之前整理的数据相关内容 数据的模态有 Clinical Data(临床数据) Genetic(基因数据) MRI PET BIOSPECIMEN(生物样本) 各模态数据的内容.特点 Clinical Data 内容: 招聘.人口统计.体检和认知评估数据.完整的临床数据集可以作为逗号分隔值(CSV)文件批量下载 基因数据 内容: 受试者的基因分型和测序数据,数据格式:CSV,VCF,BAM 基因分型数据: APOE Genotyping -- CSV TOMM40 PolyT Variant --

在Activity间传递的数据一般比较简单,但是有时候实际开发中也会传一些比较复杂的数据,本节一起来学习更多Activity间数据的传递. 一.常用数据类型 在前面几节我们只学习了一些常用类型的数据传递,主要是以下这些重载方法: putExtra(String name, boolean value) putExtra(String name, byte value) putExtra(String name, char value) putExtra(String name, short va

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,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

这篇文章更多的是对于混乱的中文资源的梳理,并补充了一些没有提到的重要参数,希望大家不会踩坑. 1. 简介 1.1 背景 WGCNA(weighted gene co-expression network analysis,权重基因共表达网络分析)是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法,可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系,因此在基因组研究中被广泛应用. 相比于只关注差异表达的基因,WGCNA利用数千或近万个变化最大的基因或全部基因的信息识别感兴趣的基因集,并

目录 1.GWAS模型 1.1卡方检验 1.2 相关性系数的t检验 1.3 一般线性模型GLM 1.4 混合线性模型MLM 1.5 压缩混合线性模型CMLM 1.6 SUPER 1.7 FarmCPU 1.8 Blink 2.GS模型 2.1 MAS 2.2 GBLUP 2.3 GBLUP的扩展(ssBLUP,sBLUP,cBLUP) 2.4 rrBLUP 2.5 rrBLUP的扩展(Bayes类) 2.6 BLUP vs Bayes 3.GWAS和GS模型比较 最近看了不少统计基因组方面的资料