實用乾貨系列|關於GWAS顯著性閾值設定的那些事兒
對於GWAS對全基因組的位點進行統計學檢驗的分析,我們應用不同的方法對結果的閾值進行校正,以此獲得校正後的顯著性閾值,如Bonferroni校正法、置換檢驗法、控制錯誤發現率法等
難言之隱?近95萬人基因組資料確定痔瘡原因:與胃腸道等疾病有遺傳相關性
利用GWAS彙總統計,對HEM和其他性狀進行了多重遺傳相關分析,並計算了HEM多基因風險評分(PRS),並評估了它們在獨立資料集中的翻譯潛力
Nucleic Acids Res.|webTWAS:疾病候選易感基因新資源
TWAS分析結果分別列出了每個疾病/參考組織和因果基因對,包括deTS識別的前3個特定組織、潛在的因果關係基因、使用的參考組織和webTWAS實現的7個統計模型的性狀關聯統計等資訊
一作解讀|基於snp和功能單倍型的旗葉相關性狀GWAS及其對面包小麥產量的影響
該研究分別利用功能單倍型(functional haplotype-based)和傳統的SNP(SNP-based)關聯分析方法解析了來自黃淮麥區的197份優良品種(系)的旗葉性狀的遺傳基礎
基因影響身高,比你想象的要複雜
過去,採用GWAS一般會分析幾萬人,甚至超過100萬人的基因組,從患有特定疾病個體的常見基因中,或者可能解釋身高等常見性狀的基因中篩選出單鹼基變異,即單核苷酸多型性(SNP),而核苷酸就是DNA的組成部分