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全基因组关联分析(GWAS)-群体结构与亲缘关系

全基因组关联分析(GWAS)-群体结构与亲缘关系

作者: Zhigang_Han | 来源:发表于2018-10-19 08:08 被阅读24次

    1、群体结构及其对 GWAS 的影响

    群体结构的来源

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    群体结构对GWAS的影响--混淆变量
    Ancestry可以导致混淆变量(confounding variable)
    混淆变量: 统计学中,混淆变量是指既与因变量相关又与自变量相关的无关变量。混淆变量其实就是群体结构变量,是潜在的第三者每个亚群的样本共享一种生长习惯和生活方式,导致许多感兴趣的性状直接与亚群或世系相关。

    群体结构对GWAS的影响--假阳性

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    2、群体结构的推断方法

    群体结构评估三宝刃

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    系统发育树
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    model-base的群体结构分析
    分析的大致原理:将大群体分成K个服从Hardy-Weinberger平衡的亚群,将各材料归到每个亚群,计算第i个材料其基因组变异源于第k个亚群的可能性(Pritchard et al. 2000),用Q值表示,Q值越大,表明该材料来自这个亚群的可能性越大
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    用于GWAS的主要结果
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    PCA(数学上的计算)
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    EIGENSOFT-smartPCA主要结果图示
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    基因型与群体结构关联
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    3、亲缘关系及其对GWAS的影响

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    Kinship的主要来源
    ① 血缘( Blood relationship) :
    家庭关系( Family ties)
    血亲关系( Blood ties)
    ② 共同祖先( Common Ancestry)
    ③ Sharing of characteristics or origins.
    度量方式
    • 亲缘系数( Coefficient of Kinship)
    • 共祖率( Coancestry)
    • 血缘一致性 ( Identical By Decent (IBD))
    Kinship的主要方法
    计算方法--根据系谱推断
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    根据标记基因型推断
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    标记基因型欧式距离
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    Nel's Distance
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    SPAGeDi(我钟爱的方法)
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    VanRaden方法
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    Zhang方法
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    各种方法均可使用
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