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课程-全基因组关联分析(GWAS)系列课程

基于NGS进行全基因组关联分析是当前QTL定位的最流行方法之一,目前关于动植物关联分析的系统课程较少。本课程将从原理、项目设计、分析方法和结果解读等方面全面讲授全基因组关联分析相关的内容,带领学员学习关联分析。

课程为基迪奥生信研发工程师开发,深入浅出,总课时12小时,其中实操8小时,理论4小时,并提供了课程相关的软件打包下载。

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基于NGS进行全基因组关联分析是当前QTL定位的最流行方法之一,关于动植物关联分析的系统课程较少,OS平台仅有一些简单的介绍。本课程将从原理、项目设计、分析方法和结果解读等方面全面讲授全基因组关联分析相关的内容,带领学员学习关联分析。

本程以实操为主(课程总时长12小时,实操时长8个小时,理论4小时)。并提供了课程系列相关的实操数据以及GWAS相关的附件下载。

课程附件上传第一章第一节与第二章第一节中,用户购买课程后可以下载。


课程内容

课时1: 全基因组关联分析基本概念和材料选择.

课程简介:主要介绍1)全基因组关联分析相关的基本概念;2)使用于关联分析的群体材料的选择,包括材料类型(自然群体材料、人工群体材料)、群体大小等。

课时2:表型考察处理与标记分型

课程简介:主要介绍1)不同类型表型的考察记录方法;2)表型的基本处理(正态性检验、异常值去除、多年多点表型的处理原则、表型数据的标准化、分类变量的哑变量赋值等);3)表型的基本分析(描述性统计分析、相关性分析、遗传力估计、BLUP);4)不同标记开发与分型方法简介与比较;5)基因型填补简介;6)基因型过滤的主要内容。

课时3: 群体结构和亲缘关系分析

课程简介:主要介绍:1)群体结构的评估方法:系统发育树、STRUCTURE、PCA;2)亲缘关系的评估方法:基于系谱关系推断亲缘关系、基于标记基因型推断亲缘关系

课时4: 关联分析模型和软件介绍

课程简介:主要介绍:1)常见的关联分析方法:卡方检验、GLM、MLM、MLMM等;2)常用的关联分析软件的简要介绍。

课时5: 结果解读与典型案例介绍

课程简介:主要介绍:1)关联分析的主要结果、正常情况、异常情况及异常问题的常见处理方法;2)结合GWAS的高分文章解析

课时6: 表型处理与标记筛选实操

课程简介:主要实操内容:1)表型的异常值去除、描述性统计图表的获得、BLUP值的求取、min-max和z-score标准化;2)基于VCF的基因型筛选实操,包括按质量值进行标记过滤、按分型完整度对标记进行过滤、按第二等位基因频率进行标记过滤、按哈迪温伯格平衡进行标记过滤等。

课时7:群体结构分析实操

课程简介:主要实操内容:1)基于VCF格式的基因型格式转换(转换为STRUCTURE、ADMIXTURE、smartpca格式);2)STRUCTURE(windows、linux)、ADMIXTURE(linux)的使用及结果解释与处理。

课时8:亲缘关系与PCA分析实操

课程简介:主要实操内容:1)使用gcta、ldak、tassel计算样本间的亲缘关系和进行PCA分析;2)使用spagedi计算样本间的亲缘关系; 3)使用smartpca进行PCA分析;4)亲缘关系结果的整理与展示。

课时9:关联分析实操

课程简介:主要实操内容:1)关联分析相关文件准备;2)使用plink进行case-control分析和逻辑回归(linux);3)使用tassel进行GLM/MLM/CMLM分析(windows、linux);4)其他软件如GAPIT、EMMAX、FaST-LMM部分命令行解释(linux)

课时10:结果筛选与展示

课程简介:主要实操内容:1)FDR调整;2)Bonferroni阈值的确定; 3)按给定阈值筛选显著位点;4)manhattan plot和quantile-quantile plot的绘制;5)λ的计算与结果解释。

课时11:LD衰减与LDblock分析

课程简介:主要实操内容:1)plink、Haploview计算LD;2)PopLDdecay计算LD并绘制衰减距离图;3)Haploview和LDheatmap计算并绘制LDblock。


难度:⭐⭐⭐⭐

目标:掌握GWAS全基因组关联分析,掌握相关软件使用。

答疑:在学习本系列课程中,如有任何问题,可咨询页面的客服(1414210494)或者加入我们的生信交流群(154447756)交流。



xiek2018-11-09 17:51:05
需要自己准备,第一列order随意填,第二列为实验id可以自己编,第三列为用来分析的样本ID,必须与结果文件中的样本ID对应,第四列为分群信息,分群信息一般是先验分群,比如籼稻、粳稻、温带粳稻,又比如南方、北方、东方、西方,再比如完全驯化、半驯化、野生等,只要是对你有意义的分群都可以,第五列为对应分群使用的颜色16进制编码,第六列为R语言中的形状pch,可以查一下R语言pch的各个值对应的形状
Xia Hui2018-11-09 14:15:49
本人生信小白,R刚学一点,linux完全没接触过,看着视频里老师命令行一顿操作,看的我好着急啊。现在看到亲缘关系和PCA分析那里面的一个poptable文件,不知道是怎么获得的,还有group分组的依据是什么,是根据群体结构K的分组来的吗?
xiek2018-11-07 22:02:58
谢谢,有问题可以贴出来,集中时间处理
刘海疆2018-11-07 19:55:51
讲的非常好 非常实用,适合我这种小白,给谢老师点个赞

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