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不会linux也没关系,点击鼠标即可完成的LDSC分析来了

發布時間:2024/1/8 linux 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 不会linux也没关系,点击鼠标即可完成的LDSC分析来了 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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LDSC分析基于已有的GWAS結果,即gwas summary數據,可以評估性狀的遺傳力,分析兩個性狀間的遺傳相似度。相比GREML, 其運算速度快,更適用于處理大樣本量的數據。

LD hub是一個網頁版的工具,可以進行LDSC分析。同時也從各種開源數據庫中收集整理了gwas summmary數據,分析了多種性狀的遺傳力和遺傳相似度,對應的文獻發表在Bioinformatics上,鏈接如下

https://academic.oup.com/bioinformatics/article/33/2/272/2525718

官網如下

http://ldsc.broadinstitute.org/

這個網站需要登錄谷歌賬號才可以使用,包含了一下3大功能模塊

1. Test Center

這個模塊用于上傳自己的gwas結果,進行LDSC分析。首先上傳數據

然后選擇進行遺傳相似度分析的性狀

最后提交即可。

2. Lookup Center

檢索數據庫中已有的分析結果,包含了以下兩種結果

  • SNP Heritability results

  • Genetic correlation results

  • 單一性狀SNP遺傳力分析的結果示意如下

    H2表示SNP遺傳力,SE_H2表示SNP遺傳力的標準誤,Chi2表示平均的卡方值,Intercept表示回歸方程的截距。

    兩兩性狀間遺傳相似度的分析結果示意如下

    rg表示遺傳相似度genetic correlation,se表示遺傳相似度的標準誤。

    3. GWAShare Center

    該模塊有以下兩個功能

  • 查看已有的GWAS分析結果

  • 共享自己的GWAS分析結果

  • 通過該網站,可以方便地進行LDSC的分析。

    ·end·

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    • 基因型填充前的質控條件簡介

    • 使用shapeit進行單倍型分析

    • gtool:操作genotype data的利器

    • 使用IMPUTE2進行基因型填充

    • 使用Beagle進行基因型填充

    • 使用Minimac進行基因型填充

    • 使用Eagle2進行單倍型分析

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    • Haplotype Reference Consortium:最大規模的單倍型數據庫

    • Michigan Imputation Server:基因型填充的在線工具

    ??CNV分析

    • aCGH芯片簡介

    • aCGH芯片分析簡介

    • 基于SNP芯片進行CNV分析中的基本知識點

    • PennCNV:利用SNP芯片檢測CNV

    • DGV:人類基因組結構變異數據庫

    • dbvar:染色體結構變異數據庫

    • DGVa:染色體結構變異數據庫

    • CNVD:疾病相關的CNV數據庫

    • DECIPHER:疾病相關的CNV數據庫

    • 全基因組數據CNV分析簡介

    • 使用CNVnator進行CNV檢測

    • 使用lumpy進行CNV檢測

    • CNVnator原理簡介

    • WES的CNV分析簡介

    • XHMM分析原理簡介

    • 使用conifer進行WES的CNV分析

    • 使用EXCAVATOR2檢測WES的CNV

    • 靶向測序的CNV分析簡介

    • 使用CNVkit進行CNV分析

    • DECoN:最高分辨率的CNV檢測工具

    ? TCGA

    • TCGA數據庫簡介

    • 使用GDC在線查看TCGA數據

    • 使用gdc-client批量下載TCGA數據

    • 一文搞懂TCGA中的分析結果如何來

    • 通過GDC Legacy Archive下載TCGA原始數據

    • 使用GDC API查看和下載TCGA的數據

    • 使用GDC下載TCGA腫瘤患者的臨床信息

    • 使用TCGAbiolinks下載TCGA的數據

    • 使用TCGAbiolinks進行生存分析

    • 使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表達譜數據

    • 使用TCGAbiolinks進行甲基化和轉錄組數據的聯合分析

    • Broad GDAC:TCGA數據分析中心

    • 使用cBioPortal查看TCGA腫瘤數據

    • UCSC ?Xena:癌癥基因組學數據分析平臺

    • GEPIA:TCGA和GTEx表達譜數據分析平臺

    • TANRIC:腫瘤相關lncRNA數據庫

    • SurvNet:基于網絡的腫瘤biomarker基因查找算法

    • TCPA:腫瘤RPPA蛋白芯片數據中心

    • TCGA Copy Number Portal:腫瘤拷貝數變異數據中心

    ? 生存分析

    • 生存分析詳細解讀

    • 用R語言進行KM生存分析

    • 使用OncoLnc進行TCGA生存分析

    • 用R語言進行Cox回歸生存分析

    • 使用kmplot在線進行生存分析

    ? 腫瘤數據庫

    • ICGC:國際腫瘤基因組協會簡介

    • HPA:人類蛋白圖譜數據庫

    • Oncomine:腫瘤芯片數據庫

    • ONGene:基于文獻檢索的腫瘤基因數據庫

    • oncomirdb:腫瘤相關的miRNA數據庫

    • TSGene:腫瘤抑癌基因數據庫

    • NCG:腫瘤驅動基因數據庫

    • mutagene:腫瘤突變頻譜數據庫

    • CCLE:腫瘤細胞系百科全書

    • mSignatureDB:腫瘤突變特征數據庫

    • GTEx:基因型和基因表達量關聯數據庫

    ? 腫瘤免疫和新抗原

    • Cancer-Immunity Cycle:腫瘤免疫循環簡介

    • TMB:腫瘤突變負荷簡介

    • 腫瘤微環境:Tumor microenvironment (TME)簡介

    • 腫瘤浸潤免疫細胞量化分析簡介

    • 使用EPIC預測腫瘤微環境中免疫細胞構成

    • TIMER:腫瘤浸潤免疫細胞分析的綜合網站

    • quanTIseq:腫瘤浸潤免疫細胞定量分析

    • The Cancer Immunome Atlas:腫瘤免疫圖譜數據庫

    • 腫瘤新抗原簡介

    • TSNAdb:腫瘤新抗原數據庫

    • 使用NetMHCpan進行腫瘤新抗原預測分析

    ? Hi-C數據分析

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    • 解密Hi-C數據分析中的分辨率

    • A/B compartment:染色質區室簡介

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    • Promoter Capture Hi-C:研究啟動子區染色質互作的利器

    • 使用HiCUP進行Hi-C數據預處理

    • Juicer:Hi-C數據處理分析的利器

    • Juicer軟件的安裝詳解

    • Juicebox:Hi-C數據可視化利器

    • Juicer實戰詳解

    • HiC-Pro:靈活的Hi-C數據處理軟件

    • HiC-Pro實戰詳解

    • 3D Genome Browser:Hi-C數據可視化工具

    • HiCPlotter:Hi-C數據可視化工具

    • 3CDB:基于3C技術的染色質互作信息數據庫

    • 3DIV:染色質空間互作數據庫

    • 4DGenome:染色質相互作用數據庫

    • 4D nucleome project:染色質三維結構研究必不可少的參考項目

    • 3dsnp:SNP在染色質環介導的調控網絡中的分布數據庫

    • iRegNet3D:疾病相關SNP位點在三維調控網絡中的作用

    • 使用WashU Epigenome Browser可視化hi-c數據

    • HiGlass:高度定制的Hi-C數據可視化應用

    • Hi-C Data Browser:Hi-C數據瀏覽器

    • 使用FitHiC評估染色質交互作用的顯著性

    • 使用TADbit識別拓撲關聯結構域

    • 使用pyGenomeTracks可視化hi-c數據

    • hi-c輔助基因組組裝簡介

    • 文獻解讀|使用hi-C數據輔助埃及伊蚊基因組的組裝

    ? chip_seq數據分析

    • Chip-seq簡介

    • chip_seq質量評估之計算樣本間的相關性

    • chip_seq質量評估之查看抗體富集效果

    • chip_seq質量評估之PCA分析

    • chip_seq質量評估之coverage分析

    • chip_seq質量評估之FRiP Score

    • chip_seq質量評估之cross correlation

    • chip_seq質量評估之文庫復雜度

    • depth, bedgraph, bigwig之間的聯系與區別

    • bigwig歸一化方式詳解

    • 使用igvtools可視化測序深度分布

    • 使用UCSC基因組瀏覽器可視化測序深度分布數據

    • 使用deeptools查看reads分布特征

    • 使用phantompeakqualtools進行cross correlation分析

    • blacklist regions:NGS測序數據中的黑名單

    • MACS:使用最廣泛的peak calling軟件之一

    • MACS2 peak calling實戰

    • 使用SICER進行peak calling

    • 使用HOMER進行peak calling

    • peak注釋信息揭秘

    • PAVIS:對peak區域進行基因注釋的在線工具

    • 使用UPORA對peak進行注釋

    • 使用GREAT對peak進行功能注釋

    • annoPeakR:一個peak注釋的在線工具

    • 使用ChIPpeakAnno進行peak注釋

    • 使用ChIPseeker進行peak注釋

    • 使用PeakAnalyzer進行peak注釋

    • 使用homer進行peak注釋

    • 利用bedtools預測chip_seq數據的靶基因

    ? motif

    • 關于motif你需要知道的事

    • 詳解motif的PFM矩陣

    • 詳解motif的PWM矩陣

    • 使用WebLogo可視化motif

    • 使用seqLogo可視化motif

    • 使用ggseqlogo可視化motif

    • MEME:motif分析的綜合性工具

    • 使用MEME挖掘序列中的de novo motif

    • 使用DREME挖掘序列中的de novo motif

    • 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif

    ? chip_seq數據庫

    • ENCODE project項目簡介

    • FactorBook:人和小鼠轉錄因子chip_seq數據庫

    • ReMap:人類Chip-seq數據大全

    • IHEC:國際人類表觀基因組學聯盟

    • Epifactors:表觀因子數據庫

    • GTRD:最全面的人和小鼠轉錄因子chip_seq數據庫

    • ChIP-Atlas:基于公共chip_seq數據進行分析挖掘

    • Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq數據庫

    • chipBase:轉錄因子調控網絡數據

    • unibind:human轉錄因子結合位點數據庫

    • chip_seq在增強子研究中的應用

    • DENdb:human增強子數據庫

    • VISTA:人和小鼠的增強子數據庫

    • EnhancerAtlas:人和小鼠的增強子數據庫

    • FANTOM5:人類增強子數據庫

    • TiED:人類組織特異性增強子數據庫

    • HEDD:增強子疾病相關數據庫

    • HACER:human增強子數據庫

    • SEdb:超級增強子數據庫簡介

    • dbSUPER:人和小鼠中的超級增強子數據庫

    • dbCoRC:核心轉錄因子數據庫

    • 使用ROSE鑒定超級增強子

    ??18年文章目錄

    • 2018年推文合集

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