时隔一年多，于今日（20210313）再次更新教程，后续如果新出教程的话会一直更新。
同时感谢多年陪伴我成长、一直默默关注我的**「你们」**~
by 「橙子牛奶糖（陈文燕）」
很多人问我有没有关于全基因组关联分析（GWAS）原理的书籍或者文章推荐。
其实我个人觉得，做这个分析，先从跑流程开始，再去看原理。
为什么这么说呢，因为对于初学者来说，跑流程就像一个大黑洞，学习原理就像一个小黑洞。
很多人花了好几个月的时间在看原理，一旦丢给他数据去分析，依旧束手无策。
不会跑流程，内心依旧会很恐慌。就像从来没有入门一样。
所以，我的建议是咱们先不去管原理，直接从分析入手。
等把数据跑出来了，整个流程的技能点满了，再去看看它的原理。
对于没有编程基础的人来说，建议先从一个在线的网站走一遍GWAS流程。
这样就能知道完成GWAS需要多少个步骤，心里大概有个底。
easygwas网站提供了公共数据，可以直接开始分析GWAS。整个流程按照网站提示，很简单。
网址：https://easygwas.ethz.ch/
由于我们最终还是需要拿着自己的数据完成GWAS分析，不必避免的需要一定的编程基础。
在线网站只是一个提供理解GWAS流程的网站，因此，我们还是需要在linux系统下拿一些数据练练手。学会最基本的命令行。
在这里，我推荐一个提供linux下学习GWAS的教程：GWA_tutorial.
网址：https://github.com/MareesAT/GWA_tutorial/
网站分为四个教程：1）GWAS的数据QC; 2)处理群体分层；3）关联分析（GWAS）; 4)多基因风险得分分析（Polygenic risk score analyses）
「示例数据都有了，就等你自己上手了。」
「我敢保证，当你能完整的跑完这个流程的时候，你对GWAS的理解少说也有70% ，下一个在群里帮我解答问题的大神就是你了（申请进群方式见公众号菜单栏）。」
有些人对R语言可能比较熟悉，这里提供了一个用R语言分析GWAS的流程。
该流程有：GWAS的QC，PCA分析，Manhattan图，QQ图，候选位点的功能分析
感兴趣的看这个：Genome-wide association studies in R
网址：https://www.r-bloggers.com/genome-wide-association-studies-in-r/
GWAS基因芯片数据预处理：质量控制（quality control）
soga，网页版的基因型填充可以这么做（genotype imputation）
GWAS群体分层 (Population stratification)：利用plink对基因型进行PCA
GWAS: 曼哈顿图，QQ plot 图，膨胀系数（ manhattan、Genomic Inflation Factor）
对曼哈顿图（Manhattan plot ）多个显著位点标志不同颜色，拒绝屎一样的绿色
只用一行命令，就可以学会全基因组关联分析(GWAS)的meta分析
GWAS条件分析（conditional analysis）：作用，步骤，结果解读
使用VEGAS2（Versatile Gene-based Association Study）进行gene based的研究
讲一讲孟德尔随机化分析中的敏感性分析（sensitivity analyses）
使用MR-PRESSO检验水平基因多效性（孟德尔随机化分析）
孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效（power）和样本量计算
推荐一个画连锁不平衡图（LD block）的软件LDBlockShow，亲测比haploview好用！
一个R包(IntAssoPlot)，LocusZoom图、连锁不平衡图和基因结构图一步到位
GWAS系列分析：多基因风险评分(Polygenic Risk Score)的计算
多文解读:多基因分险得分(Polygenic risk score,PRS)应用
利用GCTA工具计算复杂性状/特征（Complex Trait）的遗传相关性（genetic correlation）
GWAS这么多信号位点，哪一个才是影响表型的决定性位点？fine-mapping：PAINTOR教程
eQTL、mQTL共定位分析(Summary-data-based Mendelian Randomization,SMR)
DEPICT实现基因优化、gene set富集分析、组织富集分析（tissue enrichment）
基于GWAS结果预测靶基因及特异性组织的表达（又名全转录组分析）
GWAS：拒绝假阳性之case和control数量比例严重失衡的解决方案（SAIGE模型的应用）
使用metaCCA进行单/多个SNP与多表型的典型相关性分析
批处理！功能富集分析、基因ID转换、查找同源基因、SNP注释一站式服务
查询、可视化变异位点/序列是否有enhancers和Epromoters活性
EpiRegio：查找感兴趣的基因、基因组区域是否有调控元件
(史上最全)SNP位点与转录因子结合特异性数据库：GVATdb
感兴趣的SNP/区域上是否有增强子/转录因子？增强子/转录因子调控哪个靶基因？（EnhancerDB）
囊括45万人数据，778个表型，3千万个位点的公共数据库：GeneATLAS
Mouse Genome Informatics（MGI）数据库介绍
LDtrait工具: 查找SNP及其高度连锁位点显著相关的表型
kaks calculator批量计算多个基因的选择压力kaks值
使用 KaKs Calculator 计算 KaKs 的衍生问题解答
平衡选择（Balancing Selection）检测及应用
haploPS、XP-EHH、 Fst检测正向选择信号的实例介绍
什么！GWAS研究中case和control的比例是有讲究的？
GWAS文献解读：The stability of educational achievement
GWAS+自然选择：62个样本的GWAS分析，没信号，如何巧妙的发文章
www.transplantdb.eu/sites/transplantdb.eu/files/HandsOnTutorialtoGWAS_Seren-030715.pdf
https://doc.goldenhelix.com/SVS/tutorials/snp_gwas/index.html
ccbb.jnu.ac.in/IUBDDJan2015/workshop_files/GWAS Tutorial.pdf
https://www.r-project.org/conferences/useR-2009/slides/Zhao+Tan.pdf
users.du.se/~lrn/NOVAComputerExercises/NOVA_GenABEL_tutorial.pdf
gsea4gwas-v2.psych.ac.cn/docs/tutorial.jsp
www.montefiore.ulg.ac.be/~kvansteen/GeneticEpi-UA2/Class5/Introduction to GenABEL.pdf
A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality control and statistical analysis(网址：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/mpr.1608)
Genome-wide association studies and beyond（网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20235850）
Genome-wide association studies（网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23300413）
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下：http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态：[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
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文章浏览阅读5.2k次，点赞19次，收藏28次。选择scoop纯属意外，也是无奈，因为电脑用户被锁了管理员权限，所有exe安装程序都无法安装，只可以用绿色软件，最后被我发现scoop，省去了到处下载XXX绿色版的烦恼，当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了（譬如everything）。推荐添加dorado这个bucket镜像，里面很多中文软件，但是部分国外的软件下载地址在github，可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像，所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次，点赞2次，收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了，例如：这里的:sty..._vue el-color-picker
文章浏览阅读640次。基于芯片日益增长的问题，所以内核开发者们引入了新的方法，就是在内核中只保留函数，而数据则不包含，由用户（应用程序员）自己把数据按照规定的格式编写，并放在约定的地方，为了不占用过多的内存，还要求数据以根精简的方式编写。boot启动时，传参给内核，告诉内核设备树文件和kernel的位置，内核启动时根据地址去找到设备树文件，再利用专用的编译器去反编译dtb文件，将dtb还原成数据结构，以供驱动的函数去调用。firmware是三星的一个固件的设备信息，因为找不到固件，所以内核启动不成功。_exynos 4412 刷机
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