全基因组关联分析学习资料（GWAS tutorial）20210313更新版_snpflip-程序员宅基地

技术标签： GWAS 进化

时隔一年多，于今日（20210313）再次更新教程，后续如果新出教程的话会一直更新。

同时感谢多年陪伴我成长、一直默默关注我的**「你们」**~

by 「橙子牛奶糖（陈文燕）」

1.前言

很多人问我有没有关于全基因组关联分析（GWAS）原理的书籍或者文章推荐。

其实我个人觉得，做这个分析，先从跑流程开始，再去看原理。

为什么这么说呢，因为对于初学者来说，跑流程就像一个大黑洞，学习原理就像一个小黑洞。

很多人花了好几个月的时间在看原理，一旦丢给他数据去分析，依旧束手无策。

不会跑流程，内心依旧会很恐慌。就像从来没有入门一样。

所以，我的建议是咱们先不去管原理，直接从分析入手。

等把数据跑出来了，整个流程的技能点满了，再去看看它的原理。

2.入门：学习GWAS的在线网站：

对于没有编程基础的人来说，建议先从一个在线的网站走一遍GWAS流程。

这样就能知道完成GWAS需要多少个步骤，心里大概有个底。

easygwas网站提供了公共数据，可以直接开始分析GWAS。整个流程按照网站提示，很简单。

网址：https://easygwas.ethz.ch/

3.进阶

3.1 备选1：在linux下学习GWAS的实操数据

由于我们最终还是需要拿着自己的数据完成GWAS分析，不必避免的需要一定的编程基础。

在线网站只是一个提供理解GWAS流程的网站，因此，我们还是需要在linux系统下拿一些数据练练手。学会最基本的命令行。

在这里，我推荐一个提供linux下学习GWAS的教程：GWA_tutorial.

网址：https://github.com/MareesAT/GWA_tutorial/

网站分为四个教程：1）GWAS的数据QC; 2)处理群体分层；3）关联分析（GWAS）; 4)多基因风险得分分析（Polygenic risk score analyses）

「示例数据都有了，就等你自己上手了。」

「我敢保证，当你能完整的跑完这个流程的时候，你对GWAS的理解少说也有70% ，下一个在群里帮我解答问题的大神就是你了（申请进群方式见公众号菜单栏）。」

3.2 备选2：使用R语言做GWAS分析

有些人对R语言可能比较熟悉，这里提供了一个用R语言分析GWAS的流程。

该流程有：GWAS的QC，PCA分析，Manhattan图，QQ图，候选位点的功能分析

感兴趣的看这个：Genome-wide association studies in R

网址：https://www.r-bloggers.com/genome-wide-association-studies-in-r/

3.3 备选3（当然是我的教程啦~~~~）

3.3.0 原理

啊，全基因组关联分析（GWAS）的计算原理，了解一下？

3.3.1 分析流程

GWAS分析基本流程及分析思路

3.3.2 数据处理

4. 其他补充

4.1 GWAS其他教程：

www.transplantdb.eu/sites/transplantdb.eu/files/HandsOnTutorialtoGWAS_Seren-030715.pdf

https://doc.goldenhelix.com/SVS/tutorials/snp_gwas/index.html

ccbb.jnu.ac.in/IUBDDJan2015/workshop_files/GWAS Tutorial.pdf

https://www.r-project.org/conferences/useR-2009/slides/Zhao+Tan.pdf

users.du.se/~lrn/NOVAComputerExercises/NOVA_GenABEL_tutorial.pdf

gsea4gwas-v2.psych.ac.cn/docs/tutorial.jsp

www.montefiore.ulg.ac.be/~kvansteen/GeneticEpi-UA2/Class5/Introduction to GenABEL.pdf

4.2 看看文献，加深对GWAS的理解：

A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality control and statistical analysis(网址：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/mpr.1608)

Genome-wide association studies and beyond（网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20235850）

Genome-wide association studies（网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23300413）

本文链接：https://blog.csdn.net/wendy_milk/article/details/114781699

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