使用GEMMA進(jìn)行復(fù)雜性狀全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)

GEMMA（Genome-wide Efficient Mixed Model Association algorithm）是一款基于混合線性模型的GWAS分析軟件（文獻(xiàn)信息）纽窟。GEMMA相比較于其他基于混合線性模型的軟件精堕，它有如下優(yōu)勢：

快速：遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于其他精確算法（EMMA和FaST-LMM）。
準(zhǔn)確：EMMAX和GAPIT都采用固定零模型中的方差組分不變的策略來提高運(yùn)算速度宣渗，這實際上就是一種近似算法焕檬，不如GEMMA準(zhǔn)確烹吵。
方便：可直接使用plink二進(jìn)制格式數(shù)據(jù)涤姊，無需進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換疹瘦。
功能全面：可進(jìn)行單標(biāo)記GWAS、多標(biāo)記GWAS和多性狀GWAS分析噩翠。

1. 軟件下載及安裝

1.1 下載地址： https://github.com/genetics-statistics/GEMMA/releases
選擇最新的穩(wěn)定版0.98.1戏自，下載下圖第一個文件：gemma-0.98.1-linux-static。該文件是匯編好的伤锚，下載后解壓就可以使用

捕獲.PNG

1.2 安裝代碼如下：

gunzip gemma-0.98.1-linux-static.gz #解壓
chmod +x gemma-0.98.1-linux-static #添加執(zhí)行權(quán)限
./gemma-0.98.1-linux-static #運(yùn)行測試

捕獲1.PNG

2. plink 二進(jìn)制文件格式介紹

2.1 plink二進(jìn)制文件分為三部分:

plink.bed 包含基因分型的二進(jìn)制文件
plink.fam 包含家庭號擅笔、個體號、母親號屯援、母親號猛们、性別、表型狞洋。即plink.ped文件前6列
plink.bim 標(biāo)記信息文件弯淘，類似于plink.map文件。

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
我們使用GEMMA軟件提供的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行練習(xí)吉懊。具體數(shù)據(jù)可以在GEMMA下載頁面下載Source code(tar gz)文件并解壓獲得庐橙。

測試數(shù)據(jù).PNG

2.3 運(yùn)行測試數(shù)據(jù)
運(yùn)行時需要先生成kinship矩陣，在使用混合線性模型進(jìn)行分析借嗽。代碼如下：

#計算kinship矩陣
./gemma-0.98.1-linux-static -bfile 2000 -gk 2 -o kin  
#-bfile plink二進(jìn)制文件前綴; -gk 2 生成kinship矩陣時進(jìn)行scale; -o 輸出文件前綴
#將kinship矩陣移動至當(dāng)前目錄
mv ./output/kin.sXX.txt .
#進(jìn)行GWAS分析
./gemma-0.98.1-linux-static -bfile 2000 -k kin.sXX.txt -lmm 1 -o GE_GWAS
#-k 指定kinship矩陣; -lmm 1 使用wald檢驗計算顯著性态鳖。

2.4 輸出結(jié)果解讀
輸出結(jié)果見文件 ./output/GE_GWAS.association.txt.

GWAS結(jié)果.PNG

該文件包含12列結(jié)果。具體含義如下：

chr SNP所在染色體號
rs SNP名稱
ps SNP物理位置
n_miss SNP缺失個體數(shù)
allele1 次等位基因
allele0 主等位基因
af SNP頻率
beta SNP效應(yīng)值
se beta估計標(biāo)準(zhǔn)誤
l_remle 計算該SNP效應(yīng)時對應(yīng)的lamda的remle估計值恶导。
p_wald wald檢驗P值
其中浆竭，我們最關(guān)心的三個結(jié)果是chr, ps, p_wald，我們可以借助這三個結(jié)果畫曼哈頓圖和QQ圖惨寿。l_remle比較難理解邦泄，需要懂模型才知道它的含義，但對分析來說缤沦，不是很重要虎韵。

$\color{red}{如果你的分析平臺是windows而不是Linux怎么辦易稠？}$
有這個問題的同學(xué)可以留言缸废。

GEMMA軟件源碼和說明文檔托管與github中：https://github.com/genetics-statistics/GEMMA

最后編輯于：2019.05.30 11:00:41

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