GWAS数字协变量怎么用
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1. 协变量文件整理
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量(注意,只能是数字,不能是字符!)
这里协变量文件为:
[dengfei@ny 03_linear_cov]$ head cov.txt
1061 1061 F 3
1062 1062 M 3
1063 1063 F 3
1064 1064 F 3
1065 1065 F 3
1066 1066 F 3
1067 1067 F 3
1068 1068 M 3
1069 1069 M 3
1070 1070 M 3
这里第三列为性别,第四列为世代,为了方便操作,我们将世代作为数值,直接进行协变量分析
2. 数字协变量
awk '{print $1,$2,$4}' cov.txt >cov1.txt
数据如下:
1061 1061 3
1062 1062 3
1063 1063 3
1064 1064 3
1065 1065 3
1066 1066 3
1067 1067 3
1068 1068 3
1069 1069 3
1070 1070 3
3. 进行数值协变量GWAS分析LM模型
「代码:」
plink --file b --pheno phe.txt --allow-no-sex --linear --covar cov1.txt --out re
「日志:」
PLINK v1.90b5.3 64-bit (21 Feb 2018) www.cog-genomics.org/plink/1.9/
(C) 2005-2018 Shaun Purcell, Christopher Chang GNU General Public License v3
Logging to re.log.
Options in effect:
--allow-no-sex
--covar cov1.txt
--file b
--linear
--out re
--pheno phe.txt
515199 MB RAM detected; reserving 257599 MB for main workspace.
.ped scan complete (for binary autoconversion).
Performing single-pass .bed write (10000 variants, 1500 people).
--file: re-temporary.bed + re-temporary.bim + re-temporary.fam written.
10000 variants loaded from .bim file.
1500 people (0 males, 0 females, 1500 ambiguous) loaded from .fam.
Ambiguous sex IDs written to re.nosex .
1500 phenotype values present after --pheno.
Using 1 thread (no multithreaded calculations invoked).
--covar: 1 covariate loaded.
Before main variant filters, 1500 founders and 0 nonfounders present.
Calculating allele frequencies... done.
10000 variants and 1500 people pass filters and QC.
Phenotype data is quantitative.
Writing linear model association results to re.assoc.linear ... done.
「结果文件:」re.assoc.linear
「结果预览:」
这里的结果包括协变量的检验,我们不需要输出协变量结果,可以加上参数:--hide-covar
4. 使用R语言进行结果比较
library(data.table)
geno = fread("c.raw")
geno[1:10,1:10]
phe = fread("phe.txt")
cov = fread("cov.txt")
dd = data.frame(phe$V3,cov$V4,geno[,7:20])
head(dd)
str(dd)
mod_M7 = lm(phe.V3 ~ cov.V4 + M7_1,data=dd)
summary(mod_M7)
mod_M9 = lm(phe.V3 ~ cov.V4 + M9_1,data=dd);summary(mod_M9)
M7加上数值协变量结果:
M9加上数值协变量结果:
结果完全一致。
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