GWAS共5篇

PCA方法校正群体结构,GWAS该用多少个主成分?-实验盒

PCA方法校正群体结构,GWAS该用多少个主成分?

该选择多少个主成分 群体结构(population structure),或者说群体分层(population stratification),是由于个体之间非随机交配而导致的群体中亚群之间等位基因频率的系统差异。这种系统差异...
11月15日 18:20
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FINEMAP:使用GWAS摘要数据进行无功能注释数据的精细定位(Fine-mapping)-实验盒

FINEMAP:使用GWAS摘要数据进行无功能注释数据的精细定位(Fine-mapping)

介绍 全基因组关联分析(GWAS)是非常流行的定位表型或疾病遗传位点方法。不过很多情况下,GWAS 发现的最显著的 SNP(top SNP 或者 index SNP)并不是真正造成影响的causal SNP(因果SNP),而...
7月9日 09:48
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CAUSALdb:涵盖数千个GWAS研究和Fine-mapping结果的可视化数据库-实验盒

CAUSALdb:涵盖数千个GWAS研究和Fine-mapping结果的可视化数据库

现在 GWAS 研究越来越多。要查询以往的 GWAS 研究结果,可以使用 GWAS Catalog。GWAS Catalog 包含的信息非常多,不过有时可能满足不了需要。这里,推荐一个叫 CAUSALdb 的数据库。 CAUSALdb(h...
7月7日 16:51
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GWAS_Flow:使用GPU加速大规模数据的全基因组关联分析-实验盒

GWAS_Flow:使用GPU加速大规模数据的全基因组关联分析

21世纪是生物的世纪,生物数据的增长速度越来越快。很多分析工具在开发时并没有考虑到大规模数据的应用场景。在数据量不大的时候,这些工具的计算时间并不会太长,可以让人接受。但在数据规模庞...
6月20日 12:51
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日本人群的大规模GWAS发现多种疾病的新型易感基因座-实验盒

日本人群的大规模GWAS发现多种疾病的新型易感基因座

文献信息 标题: Large-scale genome-wide association study in a Japanese population identifies novel susceptibility loci across different diseases 中文标题: 日本人群的大规模全基因...
6月9日 21:15
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