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- 如何用R语言做一套成熟的GWAS分析？ - 知乎
GWAS生信分析3天实战训练营！ 本课程系统覆盖GWAS分析全流程，分为三大模块： R语言基础 语法基础、数据结构、函数编写与包管理 数据处理与可视化（ggplot2、tidyverse） Linux系统操作 常用命令、文件管理、环境配置 脚本编写与任务调度 高效处理大规模基因型数据
- 在gwas研究中如何寻找最显著的SNP值，然后再根据这个SNP位点筛选候选基因呢？ - 知乎
最显著的SNP指的是P值最小的点，在GWAS研究中一般认为P<5*10-8的点是有显著关联的。 比较早的GWAS研究是直接把这些P<5*10-8拿出来作为易感位点，后来会进一步用conditional 分析去寻找locus上的second signal，或者用stepwise 回归寻找可靠的causal SNP set（也叫做fine-mapping，精细定位）。 但是这些分析一般需要用
- GWAS与WGS的区别？ - 知乎
GWAS与WGS的区别？ WGS好理解就是全基因组的测序，每个碱基都测一下，GWAS就理解不好？ GWAS是不是可以测一个或者多个SNP位点，然后在研究他与疾病的相关性？ 求大神解… 显示全部 关注者 17 被浏览
- 全基因组重测序和gwas区别? - 知乎
物种已经做过基因组测序的，再针对该物种的个体进行基因组测序就是重测序。 GWAS 是一种 群体基因组学 分析方法，群体越大结果越趋于准确，简单举个例子，100个肥胖的人，100个体型正常的人，基因组测序后分析，有些位点在肥胖人群中出现的概率显著的高于正常人群的概率，那么就可以说这些
- GWAS 全基因组关联分析有哪些优点和缺点？ - 知乎
引言 全基因组关联分析（Genome-Wide Association Study, GWAS）是遗传学领域研究复杂性状和疾病遗传基础的强大工具。传统GWAS主要依赖SNP芯片技术，而随着测序技术的飞速发展，全基因组测序（Whole-Genome Sequencing, WGS）逐渐成为GWAS研究的新选择。 WGS-GWAS相比传统GWAS到底有哪些优势呢？
- 如何用小样本50甚至更低的样本数寻找与表型相关的SNP位点? - 知乎
如何用小样本50甚至更低的样本数寻找与表型相关的SNP位点? 全基因组测序做gwas对样本量要求很高，本身重测序费用相比转录组就高出很多，又对样本量要求高，目前国内不说做医学的，就是做农学相关的 (动物，植物育种类… 显示全部 关注者 19 被浏览
- 孟德尔随机化—共定位分析—GWAS? - 知乎
在GWAS分析中，一般只针对一个性状进行关联分析，而在QTL分析中，往往可以同时对很多表型进行关联。 此时，我们检验的表型就是每一个基因-开放区域配对数据，因此，我们需要首先确定所有的配对数据，然后为它们分别指定共定位区域。
- GWAS数据如何做meta分析？ - 知乎
为什么需要做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，如果数据存在群体分层，却不加以控制，那么很容易得到一堆假阳性位点。 当群体出现分层时，常规手段就是将分层的群体独立分析，最后再做meta分析。 1 如何判断群体是否分层
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