写在前面：本来呢，最近一段时间懒于写教程了，但是这个软件的manual对于初学者真的不友好啊，一狠心我决定写一篇，而且市面上我没搜到太多相关的中文教程，只看到一篇https://mp.weixin.qq.com/s/iOO5UFRJL2fZmilzBMIGuQ
，还是很不错的！感谢原作者！以此为基础，我会再增添一些新手可能会遇到的一些问题的详细流程，比如写个小循环啊之类的吧，使这个软件能够更好地为大家服务！如果有不对的地方还请大家指正。
下面开始喽~
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软件介绍

PAINTOR为fine-mapping的一种方法。
参考综述：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29844615
PAINTOR参考文献：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=Improved+methods+for+multi-trait+fine+mapping+of+pleiotropic+risk+loci
软件官网：https://github.com/gkichaev/PAINTOR_V3.0
软件manual：https://github.com/gkichaev/PAINTOR_V3.0/wiki/1.-Introduction
基本上就是上述参考资料了。我们开始吧~

简单来说，做完GWAS后，可能会得到很多snps。但这么多的信号位点不代表他们都是影响表型的决定性位点，有一些可能是连锁带来的，因此我们就需要一些工具去判断哪些才是影响表型的关键位点。PAINTOR就是做zhe个事情的，帮你找出那个真正的snp，你就可以做后续分析啦。
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安装软件

git clone https://github.com/gkichaev/PAINTOR_V3.0.git
cd PAINTOR_V3.0
bash install.sh

测试一下是否安装成功：

/PAINTOR -input SampleData/input.files -in SampleData/ -out SampleData/ -Zhead Zscore -LDname ld -enumerate 2 -annotations DHS

此时会在SampleData里生成.results文件，说明跑成功了。

为了节省时间，注释文件的下载最好在这步就进行，因为6.7G，很慢，有可能还下不全。注释文件下载地址：https://ucla.box.com/s/x47apvgv51au1rlmuat8m4zdjhcniv2d

注意：此软件的注释版本都是hg19
接下来就正式开始我们自己的喽~
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准备输入文件（包括3类文件）

高亮的就是我们最终需要的三个输入文件，有多少个locus就对应有3个这样的文件。

locus是我们手动制作的，当然把snp分到不同的locus组时可能用到plink和/或python；
.ld文件是根据.snp和.bin文件通过plink和R得来的；
.annotation是需要python脚本跑出来的。
了解了总体我们就开始一个个制作。

1.Locus File（生成locus、locus.snp文件）：

从你的gwas summary中得到的位点信息，包括CHR、BP、SNP、Z-score四列。一般提取上下50kb左右，或者按照p值筛选，对于多个种群，可以有多个Z-score。

z-score不是OR值或beta值，而是带方向的。可以beta/se得到，或者有的meta之后直接有z-score可以用。

至于locus的分法，manual也没有详细说明，可以根据别的数据分好的locus去对应自己的summary数据的snp。
也可以根据自己的原始数据用plink分locus，代码如下。
plink --bfile filename --blocks
会出来[plink.blocks]文件，就是我们需要的，一行代表一个locus组，我们只要把gwas summary中snp对应到这些组里就可以。一个locus一个文件。每个locus文件内是这样：

2.LD Matrix File（生成Locus.ld文件）：

N×N矩阵，snp之间的r2，如果有自己的数据，可以用plink进行计算，如果没有自己的数据，可以用千人基因组1000G进行计算。

for num in {1..100} #比如有100个locus文件
do 
plink 
--bfile filename #原始基因文件
--a1-allele filename.bim 6 2 
#同样是上面文件的bim格式，6代表A1所在列，2代表snp所在列
--extract Locus${num}.snp 
#此为新建文件，包含上面locus file中的全部snp
--r bin4 
--out Locus${num}.snp_LD
done

这步结束后每个locus都会产生一个.bin文件。

for(i in 1:100){
t=readBin(paste("Locus",i,".snp_LD.ld.bin",sep = ""),what="numeric",n=20000000,size=4)
a=sqrt(length(t))
t2=matrix(t,a,a)
write.table(t2,paste("Locus",i,".ld",sep = ""),col.names=F,row.names=F,quote=F,sep=" ")}

3.Annotation matrix file（生成.annotation文件）

conda activate test_py2 #如果你电脑里是python3，记得要写这句转成python2
for num in {1..100}
do python AnnotateLocus.py 
--input annotation_list #这个文件是我们刚制作好的，你筛选好的注释路径及名称
--locus Locus${num} 
--out Locus${num}.annotations 
--chr CHR --pos POS #你的loucs文件中chr和pos的表头，这个应该是统一的
done

运行PAINTOR程序

./PAINTOR -input input.file -Zhead ZSCORE.P1 -LDname LD1 -in RunDirectory/ -out OutDirectory/ -enumerate 3 -annotations Coding,DHS

input是新建的文件，里边为所有你的locus的名称，排成一列。

解读结果文件

对于结果文件，我们重点关注后缀为.results的文件，该文件包含Posterior_Prob列，即后验概率，为我们感兴趣的结果。

结果解读：Posterior_Prob就是我们要的结果，Posterior_Prob值越大，说明这个位点影响表型的可能性越大 ，如示例结果给出的rs3的Posterior_Prob值为0.98,说明该位点影响表型的可能性比较高，后面就能针对性的对这个位点进行后续研究，比如功能验证等。

over

以上都是基于同一组个体，如果有两组人还要改一下某些文件。看官网吧。