image.png
项目内容
- 流程简介
- 软件安装
- 参考数据介绍
- GWAS数据
- 安装Fast2TWAS包
- GWAS数据的预处理
- LDSC计算遗传相关性
- LDSC计算partitioned heritability
- LDSC计算组织特异性
- 筛选特异性的组织并绘图
- MAGMA计算组织特异性
- MAGMA组织特异性结果统计并绘制MAGMA曼哈顿图
- 处理GWAS格式，生成hess的输入文件
- hess计算遗传相关性
- hess结果绘图
- MTAG软件进行cross trait meta分析
- CPASSOC 进行cross trait meta分析
- 筛选MTAG和CPASSOC结果中significant SNP (P < 5e-8)
- 筛选MTAG和CPASSOC结果中independent SNPs和novel SNP
- 筛选同时存在于hess显著区域和novel SNPs的SNPs
- novel SNPs注释
- 共定位分析并绘图
- 筛选孟德尔随机化的工具变量
- 去除混杂的工具变量
- 去除多效性SNPs
- 双向孟德尔随机化
- GSMR分析并绘图
- 孟德尔随机化结果绘图
- SMR分析
- SMR分析结果汇总统计
- 参考文献
视屏简介
哔哩哔哩视屏：
点击查看【bilibili】
关键词
Mendelian randomisation (孟德尔随机化)
Colocalization (共定位)
Genetic correlations (遗传相关性)
SNP heritability (SNP遗传力)
Shared genetic etiology (共同的遗传病因)
Pleiotropic gene (多效性基因)
Casual inference (因果推断)
学习要求
最好有生信基础
- 最好是董一些GWAS分析
- 最好是做过孟德尔随机化
- 最好是懂一些R语言
- 项目比较复杂，步骤非常多，要有足够的耐心、耐心和耐心！！！
电脑配置要求
windows系统：同时按【Ctrl】+【Shift】+【Esc】直接可以唤出任务管理器，进入查看
配置，一般配置就行（4核，16G内存）。【当然性能更高运行速度越快，操作越流畅，推荐使用windows系统10/11】，如下：
image.png
我自己的window电脑是如下配置：
image.png
MAC电脑：经过好心人的帮助验证，intel芯片的MAC可以，apple芯片的MAC会非常麻烦（不建议apple芯片的MAC用户购买）
linux系统：我自己的是Ubuntu 20.04.6 LTS操作系统，可以运行，CentOS系统以及他系统没试过应该可以运行
项目流程
流程图简介
image.png
软件安装
注意：安装R语言，Rstudio和rtools时最好是直接默认安装路径或是把这三个软件安装到一个文件夹下，且路径中尽量不要出现中文和空格，包括后面视屏和代码存放的位置也是一样，路径中不要出现中文和空格。
image.png
2.png
3.png
4.png
5.png
6.png
7.png
8.png
9.png
10.png
