一行命令学会全基因组关联分析(GWAS)的meta分析

为何须要作meta分析

群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源.

也就是说，若是数据存在群体分层，却不加以控制，那么很容易获得一堆假阳性位点。

当群体出现分层时，常规手段就是将分层的群体独立分析，最后再作meta分析。

1.如何判断群体是否分层

先用plink计算PCA，具体方法详见连接：GWAS群体分层 (Population stratification)：利用plink对基因型进行PCA

随后画出PC1和PC2在不一样群体的散点图，观察群体之间是否明显分开，若是明显分开，说明群体分层了，须要独立作关联分析，最后再作meta分析

2.如何作meta分析

这里推荐metal软件作meta分析，理由是简单、易上手。

2.1 下载metal

进入下载连接

metal 提供了三个版本的，分别是Linux，macOS, Windows系统；请自行选择。

这里提供Linux系统的命令：

wget http://csg.sph.umich.edu/abecasis/metal/download/Linux-metal.tar.gz

2.2 解压metal

解压用到的命令以下：

tar -zxvf Linux-metal.tar.gz

2.3 meta分析前的数据准备

假定须要进行meta分析的文档分别为DGI_three_regions.txt 和 magic_SARDINIA.tbl

DGI_three_regions.txt 的内容以下：

magic_SARDINIA.tbl 的内容以下：

那么在meta分析前须要准备一个metal.txt文档，metal.txt文档的内容以下：

解释一下，这个txt文档是什么意思。

这一部分指的是MARKER对应的是DGI_three_regions.txt文档的SNP列名；

WEIGHT对应的是DGI_three_regions.txt文档的SNP列名；

其余的以此类推；

第二个文件的准备方法也是同样的。

2.4 meta分析

很简单的一个命令行就搞定了

metal metal.txt

2.5 结果解读

meta分析后会生成两个文件，分别是 METAANALYSIS1.TBL 和 METAANALYSIS1.TBL.info

METAANALYSIS1.TBL 是meta分析的结果文档；

内容以下：

P-value 即为meta后的关联分析P值；

METAANALYSIS1.TBL.info 是meta分析的说明文档，好比 Marker 指的是什么。

其内容以下：