用plink以及Haploview进行全基因组关联分析(GWAS)
&&&&由于图片格式不对无法插入到博客，所以只好先写在word里面，截图来看了
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。Lowerallelefrequencyrange,causalvariantUpperallelefrequencyrange,causalvariantLowerallelefrequencyrange,markerUpperallelefrequencyrange,markerMarker/causalvariantLD(D-prime)
Oddsratiofordisease,heterozygotecausalvariant
Oddsratiofordisease,homozyygotecausvalvariant,(or"mult")Forexample,
Implies5CVs,eachof5%MAFand2-foldmultiplicativeeffectsize(eachinlinkageequilibriumstill)butwith10additionalmarkers,eachof50%MAF,eachincompleteLDwithD’=0.5withtheirrespectiveCV(i.e.pairsofmarkersaresimulated).Thecommand
plink--simulateld.sim--simulate-tags--assoc
willthereforegenerateonly10SNPs,thatarethemarkersthattagtheCVs,i.e.notethefrequencyofthesevariantsisaround50%
SNPsnpsnpsnpsnpsnpBP12345
FU0...5005
CHISQ3...256
OR0...9685
Incontrast,therelatedcommand
plink--simulateld.sim--simulate-haps--assoc
willoutputboththecausalvariantandthemarker,withappendedtothemarkername:CHR
SNPsnpsnpMsnpsnpMsnpsnpMsnpsnpMsnpsnpM
A1DBDBDBDBDB
F0...650..4895
FU0.40....496
A2dAdAdAdAdA
CHISQ46.250.13.0.9
1.042e-110.e-08
0.0.e-090.e-06
OR2....40.9743
WARNINGAgain,pleasenotethatthisproceduredoesnotproduceanythinglikerealisticpatternsofLDasonewouldexpecttoobserveinwholegenomedatasets:rather,thissimplysimulatespairsofmarkers,forwhichthereisLDwithin,butnotbetween,pairs.
25.3Resimulatingasamplefromthesamepopulation
The--simulatecommandalsogeneratesthefileplink.simfreq.Thisrecords,foreachSNPofthetwosets,nullanddiseasefromthewgas.simexample,theactualallelefrequencychosenforthatparticularSNPwhensimulatingthedata.Forexample,
1null01null1
1.001.001.001.00
....0.970...001.001.001.001.00
Conveniently,thisinformationisoutputinthesameformatastheoriginalsimulationfile:notehowtheupperandlowerallelefrequencyrangeisconvergedtospecifyaparticularvalue,i.e.thefirstrowshowsarangeof0.5,i.e.effectivelyforcingtheallelefrequencyforthefirstSNPtobe0.1885.Thiscanbeuseful,astogenerateanewindependentdatasetfromthesamepopulationasthefirst,youwouldsimplyusetheplink.simfreqoutputfile,asinputforanew--simulatecommand,seebelow.
Puttingthistogether,onemightimaginesettingupasimplescreen/replicatesimulationdesign:firstwegeneratetheoriginalWGASscreeningdata
./plink--simulatewgas.sim--make-bed--outscreen
runourassociationtest
./plink--bfilescreen--assoc
andextractalistofsignificantSNPs(hereusingtheUnixgawkcommand,tofilteronthep-valuecolumn,9)
gawk’NR&1&&$9&1e-3print$2’plink.assoc&positives
andthengenerateandtestthesesameSNPsinanindependentsample
./plink--simulatescreen.simfreq--extractpositives--assoc--outreplication
etc.BylabelingtruediseaseSNPsandnullSNPssensiblyasabove,youcantellhowmanytruepositivesandfalsepositivesappearatthescreeningandthereplicationstages,e.g.usingUnixbashshellscriptingtosummariseresults:
s0=‘fgrepnullplink.assoc|gawk’$9&t’t=$t|wc-l‘
s1=‘fgrepdiseaseplink.assoc|gawk’$9&t’t=$t|wc-l‘
echo"Detected$s1truepositivesand$s0falsepositivesinscreening"
s0=‘fgrepnullreplication.assoc|gawk’$9&t’t=$t|wc-l‘
s1=‘fgrepdiseasereplication.assoc|gawk’$9&t’t=$t|wc-l‘
echo"Ofthese,$s1truepositivesand$s0falsepositivesreplicate"
25.4Simulatingaquantitativetrait
TosimulateaquantitativetraitbasedononeormoreunlinkedSNPs,usethecommand
plink--simulate-qtmyfile.sim--simulate-n1000
wheremyfile.simissimilarinformattothefiletakenbythestandard--simulateoption,exceptthetwofinalfieldsrepresenttheadditivegeneticvariance,andtheratioofdominancetoadditiveeffects,e.g.ifmyfile.simis
10qtl0.050.95
plink--simulate-qtmyfile.sim
willgeneratetenunlinkedQTLs,withallelefrequencybetween0.05and0.95forthetrait-increasingallele.Ineachcase,theeffectsizewillbecalculatedtogiveapopulationvarianceexplainedof0.01.Thefinal0indicatestheeffectsareadditive(1meanscompletedominance,-1meanscompleterecessive).Inthiscase,theoutputis
ReadingQTsimulationparametersfrom[sim1.sim]
WritingSNPpopulationfrequenciesto[plink.simfreq]
Read1setsofSNPs,specifying10SNPsintotal
SimulatingQTfor1000individuals
TotalQTLvarianceis0.1
Simulatingdiseasevariants(directassociation)
ThisliststhetotalpopulationvarianceexplainedbyallQTLs–inthiscase,0.1.Ifthevarianceexplainedisgreaterthan1,anerrormessagewillbereported.
Ifthe--assoccommandwerealsospecifiedalongwiththeabovecommand,standardQTassociationtestswouldbeperformedforeachsimulateSNP,e.g.plink.qassoc:
CHRSNPBPNMISSBETASER2TP1qtl80.13.1qtl560.1511qtl10.-3.
0.283.1qtl1qtl90.16321qtl40.23-4.1qtl70.633.1qtl10.551-2.360.018451qtl0.463.1qtl...showingR2(varianceexplained)valuesaround0.01,asexpected,withthesamplingvariationduetosampleof1000individuals(thedefaultsamplesize,if--simulate-nisnotspecified).
Theadditionalcommandssuchas--simulate-labeland--simulate-tags,etc,canbeusedwiththe--simulate-qtoption.
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& plink计算LD值
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我最近用plink计算LD的R2值，但是没有明显的衰减，离得很远的距离还是有很高的R2值。我的命令：plink --file mydata --r2 --ld-window-kb 3000 --ld-window-r2 0 请各位大侠帮忙啊！&&还有，计算的R2值有很多1，很远的距离也有一些1，请问这是什么原因呢？我作图的话是分区段求平均值，还是怎么弄？
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我觉得你首先需要把你的输入数据检查一遍吧。不知道你分析的是什么物种，但是较远距离内依然还有r2=1,应该是不多见的！一般来说，这类分析的目的主要反映LD是否随着物理距离的增加是否衰减，所以分段求其均值以便量化这种衰减关系。但是仅有这种LD的分析还是不够的。我觉得用HAPLOVIEW检测分析是否有HAPLOTYPE BLOCK也是必不可少的。
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谢谢您的回答，我做的是猪的，那些位点也是经过质控后的，我分段计算了，随着物理距离的增加，LD没有明显衰减。我问了一个老师（也是研究猪），他说他用plink算的也是这样，所以他就自己算了一遍，有衰减。难道是这个软件有问题？但是这应该不至于是软件的原因吧。
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我没有用过PLINK直接计算过一条染色体上上的多个MARKER的LD值，我用过Haploview做过！你可以再用Haploview 看下，如果你的样本量不是很大。HAPLOVIEW应该是相当快的。你是华中农大的吗！
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我是华中农大的。这个我也问了一些人，说分段计算，再拟合一下。总觉得不太准确。我也用Haploview做了，看到的R2值差不多。
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其实到现在不清楚的主要分析目的！是GWAS的后续分析呢！还是专门做一些群体的全基因组LD pattern的探索性分析！
对你的数据结构也不清楚。是F2呢！还是特定的地方品种群体。很想了解下,第一你的样本量有多大！第二你是统计分析了几条染色体的计算结果！第三既然R_2没降低，那平均值是多少呢！另外D_prime等于1的MARKER PAIR多吗！
当然，不方便的话就不需要说了！ 个人觉得你说的问题理论上在某条染色体的特殊区段出现上述情况是可能的！但是如果总体上观察到这种现象确实比较奇怪。
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其实我主要是想做一下中外品种猪的LD分析，每个群体，每条染色体想比较一下。群体的话都是20几个。
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PLINK&is a free, open-source whole genome
association analysis toolset, designed to perform a range of basic, large-scale analyses in a computationally efficient manner.
Plink是一个免费的，开源的全基因组关联分析的工具集，是设计用来在高效计算方式完成一系列基础的，大规模分析。
The focus of&PLINK&is
purely on&analysis&of genotype/phenotype data, so there is no support for
steps prior to this (e.g. study design and planning, generating genotype or CNV calls from raw data). Through integration with&and&,
there is some support for the subsequent visualization, annotation and storage of results.
Plink的关注点在于基因型/表型的数据分析，因此没有关于在这(运行plink)之前的步骤的帮助（例如研究方案的设计与计划，产生基因型或者从raw
data中找出CNV）。通过gPLINK和Haploview软件覆盖，后期数据的可视化、注释和结果的储存还是有一些帮助与支持的。
可能翻译得不好，如有错误或者更好的理解建议，欢迎评论指正。
一、Plink的安装
1、下载Plink安装包或者源代码：
2、根据自己的环境进行安装。
& & & & 由于暂时没有服务器，暂时在windows下搭建。下载的plink是一个压缩包，解压到目录，为了方便我将安装目录添加到Path路径里。
3、测试运行。
二、使用方法：
& & & &例子：&./plink --ped test.ped --map test.map&
ped格式的文件格式见
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