@堆红 1：是的，因此后面自己的表型做一个另外的文件。2，表型文件里直接放数量性状即可。推荐使用rMVP
重演一篇傻瓜式GWAS分析|培养兴趣专用重演一篇傻瓜式GWAS分析|培养兴趣专用[https://zhuanlan.zhihu.com/p/139428767] 发布于 2020-05-10 18:58 全基因组关...
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关于SNP的过滤（1）：如何使用vcftools进行SNP过滤
前言 很多关注我这个专题的朋友都在后台留言，说想了解更多关于SNP过滤的东西。是的，确实这是一个比较重要的问题。第一，过滤到一些低质量的SNP可以防止calling一些假阳性...
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如果样本数量很多500个样本以上，测5x即可。 有参考文献吗，被审稿人Q了
动植物重测序--全基因组关联分析GWAS
GWAS简介 GWAS（Genome-wide association study）是对遗传多样性丰富的自然群体的每个个体进行基因组测序，结合目标性状的表型数据，基于一定的统...
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@sx111111 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6761933/
微生物组数据的centered log-ratio transformation
在分析肠道微生物数据中，一般会对数据进行一定的转换，以使数据尽可能的服从正态分布。常用的方法有Centered Log-ratio (CLR) transformation...
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@ZD_Mei 配合apply函数似乎需要谨慎。我偶然在配合apply函数使用发现，clr(otu)与apply(otu,1,clr)结果一样，而非apply(otu,2,clr)，2是按样本列。可能的原因是内部多次转置。
微生物组数据的centered log-ratio transformation
在分析肠道微生物数据中，一般会对数据进行一定的转换，以使数据尽可能的服从正态分布。常用的方法有Centered Log-ratio (CLR) transformation...
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使用微生物组数据和机器学习算法预测猪的生长和胴体性状predicting Growth and Carcass traits in swine Using Microbiome Data and Machine Learnin...
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第五章 微生物组数据功效和样本量计算5.1假设检验和功效分析 ①假设检验：统计学的主要目的是根据样本信息对未知的总体参数进行推断：从观察到的样本数据中得出关于总体的结论。统计推断包括总体参数的估计和关于总体参数...
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GCTA 报错信息： XtWX is not invertible。
已有的一种解决方案：https://blog.csdn.net/ziixiaoshenwang/article/details/130067697[https://blog....
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GWAS理论 1-4 关联分析模型和常用软件介绍一、Case-Control 关联分析模型 （第一部分主要是在人类中） 二、（动植物）数量性状关联分析模型 加性模型（GAM）当线性模型的种种条件不能满足时，就要考虑用平滑...
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SqueezeMeta使用教程SqueezeMeta是一个全自动的宏基因组数据处理流程，涵盖了组装、分箱、物种注释、功能注释以及各个样品具有的物种和功能丰度信息还有后续可视化等等。以往这些你都需要单独写脚...
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TwoSampleMR：两样本孟德尔随机化孟德尔随机化推断暴露因素与健康结局的因果关系[https://www.jianshu.com/p/8ac31267d3d8] 主要步骤：1. 读取暴露因素GWAS数据选取合适...
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说明书 4.1 Estimate effective number of independent test中提到的染色体设定--chrom无法使用：--chrom is passed in but no commandItem was defined in Parser
9.4 GWAS：显著性阈值确定——GEC
常用的显著性阈值确定方法是：Bonferroni correction = 显著性水平（0.01/0.05）/检验次数（number of detected markers）...
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Beagle填充报错|java.lang.IllegalArgumentException报错详情 报错查询 根据报错提示定位样本12的1:8271179 SNP 解决方案 替换该位点“.”为“./.”，同时注意到第三列SNPID也是单独的“.”，为此仅替换从SN...
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R/qtl 定位分析（二）Data Check
上一部分介绍了数据导入部分，有需要的可以移步： SNPbinner 构建定位群体的基因组 bin 图谱[https://www.jianshu.com/writer#/not...
