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

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

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.我一顺口就答应了. 后面一直很懒,不愿意动笔,但想着既然答应了,不写说不过去. 我写这段话的意思是,如果你有任何关于GWAS分析问题或者疑问,希望我能写一下的,可以跟我说. 如果我认为有价值,写出来对大家有帮助的话,会写的. GWAS所涉及的公式:最小二乘法 首先,我们来一个知识点的回顾:最小二乘法

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

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 Sex (1=male; 2=female; other=unknown) Phenotype PED文件是空格(空格或制表符)分隔的文件. PED文件长这个样: 2.准备MAP文件 MAP文件有四列,四列内容如下: chromosome (1-22, X, Y or 0 if unplaced) r

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

目录 PO/TO CO 后记 我们最常用最熟悉的功能数据库之一:GO(gene onotology),基因本体论.其实是一套标准词汇术语,目的是从不同角度来描述某个基因的特点和功能,三大本体如生物学进程(BP).分子功能(MF)和细胞组分(CC). 看文献的时候,偶然看到了TO(trait onotology)和CO(crop onotology)这些概念,网上一查,原来好几年前就提出来了,专门针对植物的,基于表型性状的一种分类方法,也建立起了相应的数据库. PO/TO Plant and Tr

目录 说明 1.前言 2.植物GS瓶颈 3.提高GS预测的准确性 4.GS与现代育种技术结合 5.GS开源育种网络 说明 Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From Livestock to Plants 这篇是徐云碧老师2019年发表在<Plant Communications>上的综述.徐老师是农科院作科所以及CIMMYT的分子育种专家,著有<分子数量遗传学>和<分子植物育种>,提出环境型.遗传增益等

目录 1. 理论 2. 实操 2.1 rrBLUP包简介 2.2 实操 3. 补充说明 关于模型 关于交叉验证 参考资料 1. 理论 rrBLUP是基因组选择最常用的模型之一,也是间接法模型的代表.回顾一下,所谓间接法是指:在参考群中估计标记效应,再结合预测群的基因型信息将标记效应累加,最终获得预测群的个体估计育种值.而直接法则是指:将个体作为随机效应,参考群体和预测群体遗传信息构建的亲缘关系矩阵作为方差协方差矩阵,通过迭代法估计方差组分,进而求解混合模型获取待预测个体的估计育种值.简言之,直接

SNPs,全称是single nucleotide polymorphisms,SNPs等位基因频率的容易估计.采用混和样本估算等位基因的频率是种高效快速的策略.该策略的原理是:首先选择参考样本制作标准曲线,然后将待测的混和样本与标准曲线进行比较,根据所得信号的比例确定混和样本中各种等位基因的频率. SNPs概念 在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性.即:在不同个体的同一条染色体或同一位点的核苷酸序列中,绝大多数核苷酸序列一致而只有一个碱基不同的现象. 只涉及到单个核苷酸碱基

(1)运行后报错:“TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like” 原因:content用decode(‘utf-8’)进行解码,由bytes变成string.py3的urlopen返回的不是string是bytes. 解决方案:把’content’类型调整一下:content.decode(‘utf-8’) (2)运行后报错:“sqlite3.InterfaceError: Error binding parameter 1 -

目录 什么是基因组选择? 基因组选择技术的发展 基因组选择的原理和流程 基因组选择的模型 基因组选择的展望 参考资料 什么是基因组选择? 基因组选择(Genomic Selection,简称GS)这一概念由挪威生命科学大学的Theo Meuwissen 教授于2001年提出.它是一种利用覆盖全基因组的高密度分子标记进行选择育种的新方法,可通过构建预测模型,根据基因组估计育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)进行早期个体的预测和选择,从而缩短世代间隔

目录 1. GS/GP在植物育种中的角色 2. GP模型应用 3. GP模型的准确性 4. 植物育种的GS展望 5. 小结 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)José Crossa 2017年发表在<Trends in Plant Science>上的综述. 1. GS/GP在植物育种中的角色 过去的植物育种主要借助分子标记辅助选择法(MAS)来进行表型选择(

http://www.educity.cn/jiaocheng/j9415.html JSP程序员常用的技术   第1章 JSP及其相关技术导航 [本章专家知识导学] JSP是一种编程语言,也是一种动态网页开发技术,要用它完成实践项目工程的开发,需要掌握的知识点比较多.为了让读者对JSP这一开发技术的知识体系有个全面.清晰的了解,为后续的学习打下基础,本章将首先讲述作为一名JSP程序员应该掌握的技术知识体系和本书的内容安排.接着,对JSP技术进行了简要的介绍,使读者了解JSP技术的功能和优势.读

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,

GWAS Catalog The NHGRI-EBI Catalog of published genome-wide association studies EBI负责维护的一个收集已发表的GWAS研究的数据库 Catalog stats Last data release on 2019-09-24 4220 publications 107486 SNPs 157336 associations Genome assembly GRCh38.p12 dbSNP Build 151 Ense

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

在全基因组关联分析中,处理芯片数据时,必须走的一个流程就是基因型数据填充(imputation). 当然,如果你拿到的是全测序的数据,请忽略这一步. 下面直奔主题,怎么在网页版进行基因型填充. 1 进入Michigan Imputation Server Michigan Imputation Server网站链接:https://imputationserver.sph.umich.edu/index.html#!pages/home 进入该网站,进行注册. 注册完以后,接下来准备imputa

我已经通过Gemma得到了关联分析的结果,如下. prefix.log.txt 中包含了一个总的PVE,这不是我们想要的. 那么,如何计算这些位点的表型解释率? 据了解,有些关联分析软件是可以同时得到这个信息的,比如Tassel. 参考:Whole-genome resequencing of wild and domestic sheep identifies genes associated with morphological and agronomic traits 有人说GAPIT的结

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