xQTLs 共定位分析(XQTLbiolinks包)

XQTL 共定位分析

XQTLbiolinks 是一个端到端的生物信息学工具,由深圳湾实验室李磊研究团队开发,用于高效地分析公共或用户定制的个xQTLs数据。该软件提供了一个通过与 xQTLs 共定位分析进行疾病靶基因发现的流程,以检测易感基因和致病变异。

图片

github地址

https://github.com/dingruofan/xQTLbiolinks

0. R包下载与引用

用户可以通过以下代码安装或者引用:

#if (!require("BiocManager", quietly = TRUE)){install.packages("BiocManager")}
#BiocManager::install("SummarizedExperiment") # For windows or linux
#if(!require("devtools")){install.packages("devtools")}
#devtools::install_github("dingruofan/xQTLbiolinks")
library(data.table)
library(xQTLbiolinks)
library(stringr)
library(coloc)

1.数据预处理

使用示例文件(GRCh38 版本基因组)的 GWAS 摘要汇总数据,在大脑 - 小脑中执行共定位分析:

gwasDF <- fread("http://bioinfo.szbl.ac.cn/xQTL_biolinks/xqtl_data/gwasDFsub.txt")
tissueSiteDetail="Brain - Cerebellum"
head(gwasDF)

输入的数据必须要有以下几列,列名可以不一样,但顺序必须相同:

  • 列1. variants,使用rsID(例如“rs11966562”)

  • 列2. chromosome,染色体

  • 列3. position,snp的基因组位置

  • 列4. P-value

  • 列5. MAF,等位基因频率

  • 列6. beta,效应大小

  • 列7. se,标准误

示例使用的是内置的 GTEX 数据,可以使用以下代码查看其中可使用的组织来源 eqtl 数据:

xQTLbiolinks::tissueSiteDetailGTExv8$tissueSiteDetail %>% unique()

2.鉴定哨兵 snps

哨兵 SNP 可以通过使用 xQTLanalyze_getSentinelSnp 及其参数 p-value < 5e-8SNP-to-SNP distance > 10e6 bp来检测。如果提供的 GWAS 文件基因组版本是 GRCh37,推荐将其转换为 GRCh38(使用参数:genomeVersion="grch37)。

sentinelSnpDF <- xQTLanalyze_getSentinelSnp(gwasDF, pValueThreshold = 5e-08)
# 筛选过后的snp如下
sentinelSnpDF
#>          rsid  chr position   pValue    maf    beta      se
#> 1: rs13120565 chr4 10702513 5.66e-10 0.6429 0.01825 0.00294

3.确定 snps 相关性状基因

性状基因是指位于哨兵 SNPs 1Mb 范围内(默认值,可以通过参数detectRange更改)的基因,使用函数 xQTLanalyze_getTraits 搜索哨兵 SNPs 1Mb 范围内的每个基因。

traitsAll <- xQTLanalyze_getTraits(sentinelSnpDF, detectRange=1e6, tissueSiteDetail=tissueSiteDetail)
# 总共检测到3个特征基因与1个SNP之间的3个关联
traitsAll
#>          rsid  chr position   pValue    maf    beta      se       gencodeId
#> 1: rs13120565 chr4 10702513 5.66e-10 0.6429 0.01825 0.00294 ENSG00000002587
#> 2: rs13120565 chr4 10702513 5.66e-10 0.6429 0.01825 0.00294 ENSG00000109684
#> 3: rs13120565 chr4 10702513 5.66e-10 0.6429 0.01825 0.00294 ENSG00000261490

4.进行共定位分析

共定位方法中有四个统计假设

  • H0:表型1(GWAS)和 表型2 (*QTL)与某个基因组区域的所有SNP位点无显著相关

  • H1/H2:表型1(GWAS)或表型2(*QTL)与某个基因组区域的SNP位点显著相关

  • H3:表型1(GWAS)和 表型2 (*QTL)与某个基因组区域的SNP位点显著相关,但由不同的因果变异位点驱动

  • H4:表型1(GWAS)和 表型2 (*QTL)与某个基因组区域的SNP位点显著相关,且由同一个因果变异位点驱动

① 对于单个特征基因,例如上步骤中的 ENSG00000109684,可以使用coloc方法执行共定位分析:

output <- xQTLanalyze_coloc(gwasDF, "ENSG00000109684", tissueSiteDetail=tissueSiteDetail) # using gene symbol
# 输出是一个列表,包括两部分:coloc_Out_summary 和 gwasEqtlInfo
output$coloc_Out_summary
#>    nsnps    PP.H0.abf   PP.H1.abf    PP.H2.abf  PP.H3.abf PP.H4.abf
#> 1:  7107 7.097893e-11 1.32221e-07 3.890211e-06 0.00625302  0.993743
#>          traitGene candidate_snp SNP.PP.H4
#> 1: ENSG00000109684    rs13120565 0.5328849

② 对于多个特征基因,可以使用for循环或lapply函数来获取所有基因的输出(使用coloc和hyprcoloc方法)

outputs <- rbindlist(lapply( unique(traitsAll$gencodeId), function(x){ # using gencode ID.xQTLanalyze_coloc(gwasDF, x, tissueSiteDetail=tissueSiteDetail, method = "Both")$colocOut }))
# outputs是一个data.table,它合并了所有基因的 coloc_Out_summary 的所有结果
outputs
#>          traitGene nsnps    PP.H0.abf    PP.H1.abf    PP.H2.abf  PP.H3.abf
#> 1: ENSG00000002587  6452 1.730175e-05 3.218430e-02 6.603361e-05 0.12198838
#> 2: ENSG00000109684  7107 7.097893e-11 1.322210e-07 3.890211e-06 0.00625302
#> 3: ENSG00000261490  6601 5.287051e-05 9.848309e-02 4.801374e-04 0.89435622
#>     PP.H4.abf candidate_snp SNP.PP.H4 hypr_posterior hypr_regional_prob
#> 1: 0.84574398    rs13120565 0.4140146         0.5685             0.9694
#> 2: 0.99374296    rs13120565 0.5328849         0.9793             0.9999
#> 3: 0.00662768    rs13120565 0.4219650         0.0000             0.0101
#>    hypr_candidate_snp hypr_posterior_explainedBySnp
#> 1:         rs13120565                        0.2726
#> 2:         rs13120565                        0.4747
#> 3:         rs13120565                        0.4118

5. 结果可视化

对于潜在的因果基因ENSG00000109684(PP4=0.9937 & hypr_posterior=0.9999,数值越大越显著),我们可以获得其跨组织的显著关联:

xQTLvisual_eqtl("ENSG00000109684")

图片

为了可视化 p 值分布和比较 GWAS 和 eQTL 的信号,首先通过 rsid 合并 GWAS 和 eQTL 的变异

eqtlAsso <- xQTLdownload_eqtlAllAsso(gene="ENSG00000109684", tissueLabel = tissueSiteDetail, data_source = "liLab")
gwasEqtldata <- merge(gwasDF, eqtlAsso, by="rsid", suffixes = c(".gwas",".eqtl"))

函数 xQTLvisual_locusCompare 在右上角显示候选 SNP rs13120565:

xQTLvisual_locusCompare(gwasEqtldata[,.(rsid, pValue.eqtl)], gwasEqtldata[,.(rsid, pValue.gwas)], legend_position = "bottomright")
# 注意:SNP连锁不平衡信息会自动在线下载。由于网络问题,下载有时可能会失败。如果这种情况发生,请再次尝试运行。

图片

GWAS 信号的 Locuszoom 图

xQTLvisual_locusZoom(gwasEqtldata[,.(rsid, chrom, position, pValue.gwas)], legend=FALSE)

图片

eQTL 信号的 LocusZoom 图

xQTLvisual_locusZoom(gwasEqtldata[,.(rsid, chrom, position, pValue.eqtl)], highlightSnp = "rs13120565", legend=FALSE)

图片

eQTL(rs13120565-ENSG00000187323.11)标准化表达的小提琴图

xQTLvisual_eqtlExp("rs13120565", "ENSG00000109684", tissueSiteDetail = tissueSiteDetail)

图片

xQTLvisual_locusCombine结合locuscompare和locuszoom图

xQTLvisual_locusCombine(gwasEqtldata[,c("rsid","chrom", "position", "pValue.gwas", "pValue.eqtl")], highlightSnp="rs13120565")

图片

共定位位点应显示出一般模式,其中高 LD 的 SNPs 将显示出与共定位基因表达水平的强关联,而低 LD 的 SNPs 的 eQTL 关联将减弱。eQTL 的这种模式在不同组织/细胞类型中变化,其强度表明了变异的调节效应的力量。我们可以使用 xQTLvisual_coloc 可视化不同组织/细胞类型中 eQTL 的 p 值与 LD 之间的相关性,以轻松区分这种模式:

multi_tissue_coloc <- xQTLvisual_coloc(gene="ENSG00000109684", variantName="rs13120565", tissueLabels = c("Brain - Cerebellar Hemisphere", "Brain - Cerebellum", "Thyroid", "Lung","Cells - EBV-transformed lymphocytes"))

图片

速来速去 

图片

今天就分享到这

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/53634.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

vimax通信协议

关于“Vimax通信协议”&#xff0c;实际上可能存在一定的误解或混淆。在通信技术和网络领域&#xff0c;并没有广泛认知的名为“Vimax”的通信协议。然而&#xff0c;您可能是在询问关于“WiMAX”的信息&#xff0c;因为“WiMAX”与“Vimax”在发音上相近&#xff0c;且WiMAX是…

【STM32】RTT-Studio中HAL库开发教程七:IIC通信--EEPROM存储器FM24C04

文章目录 一、简介二、模拟IIC时序三、读写流程四、完整代码五、测试验证 一、简介 FM24C04D&#xff0c;4K串行EEPROM&#xff1a;内部32页&#xff0c;每个16字节&#xff0c;4K需要一个11位的数据字地址进行随机字寻址。FM24C04D提供4096位串行电可擦除和可编程只读存储器&a…

python学习记录3

目录 1、数据类型转换 2、eval函数 3、运算符 1、数据类型转换 变量类型的转换分为隐类转换和显类转换&#xff0c;隐类转换在python代码行中运行时就自动发生。例如 x ture print(x1) 显类转换使用函数完成&#xff0c;主要有以下几种&#xff1a; x 10 #整数默认是i…

2.1 HuggingFists系统架构(一)

系统架构 HuggingFists的前端主体开发语言为HtmlJavascript&#xff0c;后端的主体开发语言为Java。在算子部分有一定份额的Python代码&#xff0c;用于整合Python在数据处理方面强大能力。 功能架构 HuggingFists的功能架构如上&#xff0c;由下向上各层为&#xff1a; 数据存…

leetcode刷题day29|贪心算法Part03( 134. 加油站、135. 分发糖果、860.柠檬水找零、406.根据身高重建队列)

134. 加油站 思路&#xff1a; 暴力解法&#xff1a;for循环适合模拟从头到尾的遍历&#xff0c;while循环适合模拟环形遍历&#xff01;但是会超出leetcode的时间限制。 class Solution {public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {for(int i0;i<gas.length…

从文本图片到多模态:3D 数字人打开企业全域商业增长新空间

摘要&#xff1a;数字化与AI浪潮推动各行业变革&#xff0c;内容形式也发生巨变&#xff0c;从文本到多媒体的多模态表达&#xff0c;标志着内容创造走向升维。AIGC 3D生成技术的突飞猛进&#xff0c;彻底打破了传统3D内容生产门槛高、周期长、成本高昂的问题。将3D数字人的打造…

若依 Vue3 前端分离 3.8.8 版实现去除首页,登录后跳转至动态路由的第一个路由的页面

一、前言 某些项目可能并不需要首页&#xff0c;但在若依中想要实现不显示首页&#xff0c;并根据不同角色登录后跳转至该角色的第一个动态路由的页面需要自己实现&#xff0c;若依中没有实现该功能的特定代码。 二、代码 1. src\permission.js 在 src\permission.js 中添加…

记录一下oceanbase数据库导出数据到mysql

导出 SQL 文件 使用 mysqldump 工具从 OceanBase 导出 SQL 文件到 output2222.sql。在这一步中&#xff0c;你需要确保你有正确的权限和数据库访问配置。 mysqldump -h 192.168.191.72 -P 2881 -u rootA_a -p密码 rhzfdb > output2222.sql清理 SQL 文件 使用 sed 命令批量…

VSCode编程配置再次总结

VScode 中C++编程再次总结 0.简介 1.配置总结 1.1 launch jsion文件 launch.json文件主要用于运行和调试的配置,具有程序启动调试功能。launch.json文件会启用tasks.json的任务,并能实现调试功能。 左侧任务栏的第四个选项运行和调试,点击创建launch.json {"conf…

探索 ShellGPT:终端中的 AI 助手

文章目录 探索 ShellGPT&#xff1a;终端中的 AI 助手背景介绍ShellGPT 是什么&#xff1f;如何安装 ShellGPT&#xff1f;简单的库函数使用方法场景应用常见问题及解决方案总结 探索 ShellGPT&#xff1a;终端中的 AI 助手 背景介绍 在当今快速发展的技术领域&#xff0c;命…

【TypeScript入坑】什么是TypeScript?

TypeScript入坑 什么是 TypeScriptTypeScript 的优势 什么是 TypeScript TypeScript&#xff1a;是 JavaScript 的超集&#xff0c;拥有类型机制&#xff0c;不会再浏览器直接执行&#xff0c;而是编译成 JavaScript 后才会运行。 超集&#xff08;superset&#xff09;&…

Redis中的setnx的使用场景

Redis中的SETNX命令是一个非常有用的工具&#xff0c;特别是在处理分布式系统和并发控制时。SETNX是“Set if Not Exists”的缩写&#xff0c;用于设置键的值&#xff0c;但仅当键不存在时。以下是SETNX命令的一些主要使用场景&#xff1a; 1. 分布式锁 在分布式环境中&#…

查询最近正在执行的sql(DM8 : 达梦数据库)

查询最近正在执行的sql DM8 : 达梦数据库 1 查询最近正在执行的sql2 更多达梦数据库学习使用列表 1 查询最近正在执行的sql 迁移数据时 , 业务无响应 , 查看最近活动的sql , 有没有迁移相关的表 , 通过最后的时间字段 , 判断会话是否正在执行 SELECT SESS_ID, SQL_TEXT, STATE…

ZABBIX监控 EMQTT服务思路及实施全过程(含脚本及模板)

系统环境 ZABBIX服务器:centos7,zabbix6.4,jq,zabbix-sender-3.0.5 EMQX服务器:centos7, emqx4.4.3 监控思路 通过 EMQX 的 API 获取实时监控数据(包括统计信息和指标),然后将这些数据发送到 Zabbix 服务器进行监控。具体来说,脚本执行了以下操作: 从 EMQX API 获…

[leetcode]112_路径总和_判断是否存在

给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。 判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径&#xff0c;这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。 如果存在&#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#xff0c;返回 false 。 叶子节点 是指没有子节点…

redis哨兵启动出现 +sdown master mymaster 192.168.x.x

场景&#xff1a; 搭建好哨兵之后&#xff0c;哨兵一启动&#xff0c;过了30秒就会判断master sdown&#xff0c;但是检查配置是没有问题。 日志&#xff1a; Redis-master启动日志&#xff1a;没看到任何异常&#xff0c;所以master无异常 Redis-哨兵启动日志&#xff1a; …

(已解决)vscode如何传入argparse参数来调试/运行python程序

文章目录 前言调试传入参数运行传入参数延申 前言 以前&#xff0c;我都是用Pycharm专业版的&#xff0c;由于其好像在外网的时候&#xff0c;不能够通过VPN来连接内网服务器&#xff0c;我就改用了vscode。改用了之后&#xff0c;遇到一个问题&#xff0c;调试或者运行python…

常见服务端口号和中文大全

ServiceChinesePortExplainFTP文件传输协议20数据FTP文件传输协议21连接SSH安全外壳协议22SMTP简单邮件传输协议25DNS域名解析协议53DHCP动态主机配置协议67服务端DHCP动态主机配置协议68客户端HTTP超文本传输协议80Kerberos网络认证协议88POP3邮局协议110RPC远程过程调用111IM…

QT编译之后的debug包下运行程序双击运行出现无法定位程序输入点__gxx_personlity_seh0于动态链接库

1.出现这个错误的原因是&#xff1a; 缺少如下文件&#xff1a; 2.解决方法&#xff1a; 在运行程序.exe所在的目录执行&#xff1a;windeployqt untitled.exe&#xff08;指打包的运行程序&#xff09; 3.如果执行提示由于找不到qt5core.dll,无法继续执行代码和无法识别win…

MATLAB与Docker Compose:实现微服务API文档的自动化部署与Vue.js集成

在微服务架构中&#xff0c;服务之间的通信和协作是构建复杂应用的关键。随着服务数量的增加&#xff0c;管理和维护这些服务的API文档变得尤为重要。MATLAB作为一个强大的数学计算和可视化工具&#xff0c;其在微服务API文档的自动化部署中扮演着重要角色。本文将详细介绍如何…