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用 Matrix eQTL 进行 eQTL 分析

eQTL 分析是常用的多组学整合分析方法,使我们可以将基因表达水平的变化与基因型联系起来,有助于揭示生命系统的生理生化过程,发现导致某些疾病的遗传因素,以及确定受他们影响的生物学通路。 ?...今天给大家介绍的是用 Matrix eQTL 进行 eQTL 分析,这个 R 包 2012 年发表在 Bioinformatics 上,在测试数据中可以看到 Matrix eQTL 的计算速度非常快。...Trait Loci,eQTL)指与单个基因 mRNA 表达量相关的 DNA 突变。...eQTL 可分为 cis-eQTL 和 trans-eQTL,前者就是某个基因的 eQTL 定位到该基因所在的基因组区域,表明可能是该基因本身的差别引起的 mRNA 水平变化;后者是指某个基因的 eQTL...和 trans-eQTL 分析 Matrix eQTL 可以根据距离分别计算 cis-eQTL 和 trans- eQTL

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ncRNA-eQTL:eQTL与ncRNA的碰撞

ncRNA-eQTL数据库专注于研究不同肿瘤中调控ncRNA表达量的eQTL, 通过TCGA数据库获取不同肿瘤中的SNP分型信息,以及lncRNA和miRNA的表达量,然后通过eQTL分析将二者结合起来...除了传统意义上的cis-eQTL和trans-eQTL外,该数据库还从以下两个方面进行了创新 将eQTL和生存分析相结合,以SNP位点的不同分型结果为分类因素,进行生存分析,筛选生存相关的SNP位点,对应的...SNP-ncRNA eQTL命名为Survival-eQTLeQTL和GWAS相结合,对于GWAS识别到的显著SNP位点,根据其LD信息,分析与risk SNP以及其LD区域存在overlap的eQTL...lncRNA和mRNA相关的eQTL结果分为了两个主页进行展示,可以在菜单栏快速切换。以lncRNA为例,分为了以下4部分 ? 1. Cis-eQTL 结果示意如下 ?...Trans-eQTL 结果示意如下 ? 3. Survival-eQTL 结果示意如下 ? 点击KM plot可以查看对应的生存曲线,示意如下 ? 4. GWAS-eQTL 结果示意如下 ?

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    eQTL hotspot : eQTL热点区域

    众所周知,eQTL分为了cis-eQTL和trans-eQTL两种作用方式,cis模式下只能调控临近的基因,而trans模式突破了距离限制,在该模式下一个eQTL位点潜在的靶标基因数量大大增加。...在eQTL-gene构成的调控网络中,eQTL节点的degree并不是均匀分布,往往少数几个位点的degree很高,表示这些位点调控了大多数的基因,我们将这些调控了多个基因的eQTL位点称之为eQTL...首先通过matrixEQTL软件进行eQTL分析,采用默认的距离阈值,SNP与gene的距离小于1Mb以内的为cis-eQTL, 大于1Mb的为trans-eQTL,识别到了1268个cis-eQTL,...以每个eQTL位点调控的基因数目为指标,来识别eQTL hotspot,如下图所示 ?...对于eQTL分析而言,识别到eQTL位点只是第一步,通过eQTL hotspot区域的功能注释来研究eQTL的功能作用机制,才是真正具有生物学意义的数据分析。

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    R语言实现eQTL分析

    今天给大家介绍一个GWAS分析过程中的一个重要的环节eQTL(表达数量性状位点)分析。...eQTL指的是染色体上一些能特定调控mRNA和蛋白质表达水平的区域,其mRNA/蛋白质的表达水平量与数量性状成比例关系,通俗点讲就是把基因表达作为一种性状,研究遗传突变与基因表达的相关性。...install.packages('MatrixEQTL')#eQTL分析 然后我们看下流程分解: 首先我们需要载入SNPassoc中的原始数据: library(SNPassoc) data(SNPs...最后就是eQTL分析,利用MatrixEQTL进行分析。我们需要先整理好预先用的数据。 我们在此以其自身所带的示例数据为基础展开说明,主要有三部分: 1....数据分析 me = Matrix_eQTL_main( snps = snps, gene = gene, cvrt = cvrt, output_file_name

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    利用“MatrixEQTL”包进行eQTL实战分析

    在上一期内容中,米老鼠和大家介绍了eQTL的相关概念和分析原理,今天我就带大家用“MatrixEQTL”进行一下实战演练。...fileSkipColumns = 1 cvrt$fileSliceSize = 2000 cvrt$LoadFile( covariates_file_name ) # 文件的输入部分结束 me = Matrix_eQTL_engine...( # 这是进行eQTL分析的主要函数 snps = snps, # 指定SNP 文件 gene = gene, # 指定基因表达量文件 cvrt = cvrt, # 指定协变量文件...pvalue.hist = TRUE, min.pv.by.genesnp = FALSE, noFDRsaveMemory = FALSE) res <- me$all$eqtls # 把eQTL...的显著结果存储到变量res里 res # 查看结果 关于“MatrxiEQTL”包的用法就简单介绍到这里,感兴趣的朋友可以深入学习一下,掌握cis-eQTL和trans-eQTL的分析方法。

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    值得借鉴的eQTL可视化形式

    以上方法都是针对单个study中的eQTL分析结果,当我们想要比较多个study的结果时,比如比较不同组织中eQTL分布的差异,就需要新的展现形式了。...eQTL结果的网站)的基础上发展而来的,采用了eQTL位点的LOD值来表征eQTL profile, 从而可以方便的展示和比较多个study的结果,有以下几种可视化形式 1....Gene eQTL profiles 对于一个gene而言,在全基因组范围内,其eQTL位点是很多的,将每个位点的染色体位置作为横坐标,LOD值作为纵坐标,可以绘制如下所示的折线图 ?...在eQTL分析中,Trait对应的就是一个gene,LOD值最大的位点认为是统计学最显著的eQTL位点。 2....Correlated eQTL profiles 利用eQTL的LOD值,可以计算不同study或者不同基因的eQTL之间的相关性,该网站采用了泊松相关系数来计算不同eQTL profiles之间的相关性

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    表达数量性状位点(eQTL)的概念及其相关分析原理

    一般而言,eQTL主要分为两类:(1)顺式eQTL(cis-eQTL):它主要是指与所调控基因相距较近的eQTL,一般多位于所调控基因的上下游1Mb区域;(2)反式eQTL(trans-eQTL):与cis-eQTL...恰恰相反,反式是指距离所调控基因位置比较远的eQTL,有时候距离甚至超过5Mb。...因此,对于eQTL分析而言,我们通常需要考虑两点,SNP和基因表达水平的关联度以及SNP与基因的距离。...由于大量eQTL数据库的开发,我们现在可以直接利用别人的结果寻找SNP调控的基因,最常用的就是GTEx数据库了,大家可以自行学习了解。接下来我将介绍如何利用自己的数据计算并确定相关eQTL。...如果想区分顺式还是反式eQTL,这时候就需要结合基因与SNP的位置信息了。 关于eQTL的概念及原理就介绍完毕,下期我将和大家讲解如何使用“MatrixEQTL”包进行相关分析。

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    Nucleic Acids Research | 李磊团队构建单细胞遗传调控平台解析疾病位点的细胞特异性机制

    传统eQTL研究通常评估来自整个组织或样本的数百万个细胞的平均表达水平,掩盖了某些细胞类型或处于特定细胞状态的生物调节关系,只有20-50%的常见疾病关联基因被报道与eQTL共定位[2]。...这意味着传统的eQTL在理解疾病相关变异方面有很大的局限性。...近些年随着单细胞转录组测序技术的迅速发展,使得单细胞水平的eQTL(single-cell eQTL,sc-eQTL)分析成为可能,sc-eQTL可以在更高的分辨率下研究遗传变异对基因表达的调控关系[3,4...eQTL(Dynamic eQTL);③与外界刺激相关的响应eQTL(Response eQTL)(图1)。...;通过基因组浏览器查看sc-eQTL相关的基因或SNP。

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    GWAS与eQTL相结合,进一步筛选疾病相关基因

    通常假设与疾病关联的SNP位点通过调控基因表达来发挥作用,而eQTL可以识别SNP与基因间的调控关系,将eQTL和GWAS结果相结合,可以进一步筛选候选基因。...仅根据GWAS的结果来筛选基因时,只能筛选出显著关联的SNP位点所在的基因,这种做法类似cis-eQTL,收到了距离的限制,无法全面挖掘后续基因。...Sherlock软件同时利用了cis和trans-eQTL的信息来识别候选基因,利用trans-eQTL突破距离限制,可以识别到更多的候选基因,对应的文章如下 https://www.ncbi.nlm.nih.gov...SNP位点在GWAS和eQTL分析中同时显著,这样的SNP位点对应的靶标基因就是潜在的候选基因。以基因为单位,比对gwas和eQTL结果,示意如下 ?...分为了3种情况,绿色部分表示在两个结果中同时显著,红色表示只在eQTL中显著,黑色表示只在gwas中显著。

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    【孟德尔随机化和共定位】文献分享:青光眼的致病基因和细胞类型

    作者发现 49 个 GTEx 组织中的大多数组织和视网膜中的 eQTL 和 sQTL 中,多个 POAG 和 IOP 相关性(包括全基因组显著性和亚阈值)明显富集(Bonferroni 校正 P <5...根据调整后的折合富集度和估计的真阳性率衡量,sQTL 对 POAG 和 IOP 的相对贡献大于 eQTL 对这些性状的相对贡献(单侧 Wilcoxon 秩和检验分别为P <1.5 × 10-11 和 P...被认为对 POAG 和 IOP 有影响的 eQTL 的绝对数量(平均每个组织 258 至 606 个)是 sQTL(平均每个组织 124 至 320 个)的 2 倍,这可能是因为 eQTL 的发现率高于...具有排名最高的 POAG 或 IOP GWAS p 值(P < 0.05)的 eQTL 或 sQTL 的靶基因在代谢和细胞过程中富集。...18个视网膜 eQTL 与13个 POAG 和/或 IOP 基因座共定位。

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