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使用GCTA计算PCA,GMR及GWAS

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发表于 2017-5-17 20:36:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 pele 于 2017-5-18 18:54 编辑

GCAT(Genome-wide Complex Trait Analysis)在全基因组关联分析中是一款十分好用的软件,更多功能可去官网查看。在分析的时候计算LD,PCA以及关联分析我会选择GCTA,主要是可以多线程,且免编译安装,使用起来十分方便。
安装
直接从官网下载,下载后添加环境变量即可使用。
数据输入输出格式
  • —bfile 使用plink转化得来,且最为常用
  • —dosage-mach
  • —dosage-mach-gz
  • —out输出参数
计算genetic relationships
[Shell] 纯文本查看 复制代码
# 使用所有常染色体SNP计算
gcta64  --bfile test  --autosome  --make-grm  --out test
#计算X染色体
gcta64  --bfile test  --make-grm-xchr  --out test_xchr
# 计算一号染色体>0.4MAF>0.1的SNP
gcta64  --bfile test  --chr 1  --maf 0.1  --max-maf 0.4  --make-grm  --out test
结果为test.grm.bin、test.grm.N.bin 、test.grm.id,使用官网的R脚本即可打开



[Shell] 纯文本查看 复制代码
#计算inbreeding coefficient(IBC)
gcta64  --bfile test  --autosome  --ibc  --out test
#PCA分析
gcta64  --grm test --keep test.indi.list  --pca 20  --out test

  
#画图
[Bash shell] 纯文本查看 复制代码
#画图library(ggplot2)ggplot(df,aes(V2,V4,colour=V5))+geom_point()+theme(axis.line=element_line(colour='black'),panel.background=element_rect(fill='white'))+theme(legend.position='top',legend.title=element_blank(),legend.key=element_blank())+xlab('PCA1')+ylab('PCA2')





[Bash shell] 纯文本查看 复制代码
#关联分析
gcta64 --mlma --bfile test --grm test --pheno test.pheno --out test --thread-num 10

#注意表表型数据格式,一共三列,与gemma有所区别





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发表于 2017-12-26 00:21:16 | 显示全部楼层
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发表于 2018-4-28 13:36:35 | 显示全部楼层
hi~pele,若果要计算每个特征向量的贡献值的话,应该怎么做
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