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【佳學(xué)基因檢測(cè)】基因檢測(cè)GWAS分析中的生物學(xué)注釋、轉(zhuǎn)錄組相關(guān)性分析

賊后,佳學(xué)基因使用S-MultiXcan v0.7.0(S-PrediXcan v0.6.2的擴(kuò)展)來(lái)識(shí)別與研究問(wèn)題相關(guān)的特定eQTL連鎖基因。該方法利用遺傳信息預(yù)測(cè)13個(gè)腦組織中的轉(zhuǎn)錄本豐度,并測(cè)試預(yù)測(cè)的轉(zhuǎn)錄本是否與研究問(wèn)題相關(guān)。S-PrediXcan使用基因型組織表達(dá)(GTEx)v8項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先計(jì)算的組織權(quán)重(https://www.gtexportal.org/)作為參考轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集。對(duì)于S-PrediXcan和S-MultiXcan分析,佳學(xué)基因選擇使用稀疏(彈性網(wǎng)

佳學(xué)基因檢測(cè)】基因檢測(cè)GWAS分析中的生物學(xué)注釋、轉(zhuǎn)錄組相關(guān)性分析


佳學(xué)基因GWAS分析中基于生物學(xué)注釋、基因和轉(zhuǎn)錄組的關(guān)聯(lián)分析

佳學(xué)基因使用多種生物信息學(xué)方法來(lái)進(jìn)一步明確GWAS基因檢測(cè)發(fā)現(xiàn)的有重要意義的位點(diǎn)。首先,佳學(xué)基因生物信息學(xué)技術(shù)使用FUMA網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的默認(rèn)版本(v1.3.6a)來(lái)識(shí)別獨(dú)立的SNP(r2 < 0.10)并研究其功能效果。佳學(xué)基因還使用MAGMA v1.08進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)基因集和路徑分析。然后將SNP映射到來(lái)自Ensembl(build 85)的18546個(gè)蛋白質(zhì)編碼基因。根據(jù)測(cè)試的基因總數(shù)進(jìn)行Bonferroni校正(p < 2.56E−06)。從Msigdb v7.0中獲得基因集(“編輯過(guò)的基因集”、“GO術(shù)語(yǔ)”)。佳學(xué)基因還使用Hi-C耦合的MAGMA(H-MAGMA,根據(jù)基因的染色質(zhì)相互作用將非編碼(基因間和內(nèi)含子)SNP分配給基因。外顯子和啟動(dòng)子SNP根據(jù)物理位置分配給基因。H-MAGMA使用了四個(gè)Hi-C數(shù)據(jù)集,它們來(lái)自胎兒大腦、成人大腦、iPSC衍生的神經(jīng)元和iPSC衍生的星形膠質(zhì)細(xì)胞. 佳學(xué)基因根據(jù)測(cè)試的基因-組織對(duì)總數(shù)進(jìn)行Bonferroni校正(p < 9.55E−07).

賊后,佳學(xué)基因使用S-MultiXcan v0.7.0(S-PrediXcan v0.6.2的擴(kuò)展)來(lái)識(shí)別與研究問(wèn)題相關(guān)的特定eQTL連鎖基因。該方法利用遺傳信息預(yù)測(cè)13個(gè)腦組織中的轉(zhuǎn)錄本豐度,并測(cè)試預(yù)測(cè)的轉(zhuǎn)錄本是否與研究問(wèn)題相關(guān)。S-PrediXcan使用基因型組織表達(dá)(GTEx)v8項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先計(jì)算的組織權(quán)重(https://www.gtexportal.org/)作為參考轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集。對(duì)于S-PrediXcan和S-MultiXcan分析,佳學(xué)基因選擇使用稀疏(彈性網(wǎng)絡(luò))預(yù)測(cè)模型. 佳學(xué)基因根據(jù)測(cè)試的基因-組織對(duì)總數(shù)(14159個(gè)基因-組織對(duì)測(cè)試;p < 3.53E−06).

 

(責(zé)任編輯:佳學(xué)基因)
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