想着好久没更新了，但我的粉丝们还是会经常来看看我，所以，决定把最近学的东西挂出来。
搜了下中文网，几乎没有对这个方法进行介绍的，一个可能是新出的，一个可能是手里没有大样本，不进行这样的处理，实用性不强。
但作为科研狗，必要的方法还是要知道一些的，尤其是专门为UKBB这么大项目开发的方法。开始吧~
（UKBB是啥？是英国50万人的大项目，数据涵盖基因、生活习惯、影像数据、唾液尿液样本、疾病等等，自己百度吧）
简单介绍
这个方法是干啥的：一个感兴趣的trait（可以是一个snp，也可以是PRS多基因危险分数、也可以是一个表型）与多个表型之间的相关分析。
有点晕是不？回顾一下GWAS，是一个表型和全基因组的相关分析，phesant就倒过来了，是一个snp和全部表型的相关分析。也可以是一个表型和其他全部表型的相关分析。还没懂得同学认真理解下吧，画个图。
这个软件好在哪呢：专门为UKBB设计的，UKBB的表型，不知大家看过它的表型分类库没，那叫一个多，分好几级别，看链接http://biobank.ctsu.ox.ac.uk/showcase/browse.cgi?id=-2，有严格的等级制度，表型数量也是十分庞大啊，而且每个指标的值类型都不一样，所以用到的相关分析模型也不一样，这可咋办，没有现成的软件，只能自己开发啦，瞧瞧他们平地而起的样本库，开发一个软件不是分分钟的事，于是就有了phesant。号称自动进行表型扫描并自动选择相关分析模型，做相关分析的软件。
好不好只有合适才是最重要的，自己看吧！
先上图，一作通讯都是她。感兴趣的看全文吧。
再上图，github打开界面，附链接：https://github.com/MRCIEU/PHESANT
表型主要分为四大类，如图，然后进行细分，再归类到不同的相关分析中。
跑程序
总共分三步：
1.扫描表型、相关分析
2.合并结果
3.结果可视化。
前两个用R语言，最后一个用JAVA。
第一步：扫描表型文件，做相关分析
1.准备文件：
（1）表型文件：像这样。
（2）the trait of interest 文件（一个snp or PRS or trait）：像这样
（3）协变量：可以加在上面的表型文件里。
（4）数据代码文件（data coding）:长这样。这个比较复杂，自己数据的话就要在这块下功夫。
（5）变量信息文件（variable information）：长这样。这个就是表型的基本信息。
2.开始跑代码
也可以跑并行。
一个步就ok啦，上结果图。
第二部：合并结果
看结果图：
OO图，显著性很强哦
二分类变量的森林图
连续变量的森林图
排序变量的森林图第三步：可视化（java）
上代码：
cd bin/ java -cp
.:../jar/json-simple-1.1\ 2.jar ResultsToJSON <RESULTS_FILE_PATH> "../node-positions.csv" "../web/java-json.json"
python -m http.server --bind 服务器ip 8000
就得到结果图啦
看一下她文献中10624个表型和BMI的PRS做相关的结果，密集恐惧症啊。
讲完啦~当然啦，自己要用的话还得花时间去看，我就是抛砖引玉。大家加油吧！
为祖国的生信事业做贡献！
有问题可留言交流！爱你们的小菜鸟！
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