笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
❝这个章节，主要是人类性别的信息的质控，主要是根据性染色上SNP的比值，判断性别，然后把性别错误的个体去掉或者更改性别信息。对其它物种参考意义不大，因为在动物中一般把性别信息的SNP去掉，植物中一般都是雌雄同体的，不涉及到这个问题，之所以会有这一篇，是因为原文中有这个信息，而且plink 也有
--check-sex的参数，所以操作一下，留下笔记。 ❞
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
「上一步，去掉缺失信息后，现在有文件是过滤缺失后的文件：」
HapMap_3_r3_5.bed HapMap_3_r3_5.fam HapMap_3_r3_5.irem
HapMap_3_r3_5.bim HapMap_3_r3_5.hh HapMap_3_r3_5.log
1. 检查性别冲突
plink --bfile HapMap_3_r3_5 --check-sex
结果文件：plink.sexcheck第一列为家系ID，第二列为个体ID，第三列为系谱中的性别，第四列为SNP推断的性别，第五列是否正常，第六列为F值。
「使用R语言作图：」
gender <- read.table("plink.sexcheck", header=T,as.is=T)
pdf("Gender_check.pdf")
hist(gender[,6],main="Gender", xlab="F")
dev.off()
pdf("Men_check.pdf")
male=subset(gender, gender$PEDSEX==1)
hist(male[,6],main="Men",xlab="F")
dev.off()
pdf("Women_check.pdf")
female=subset(gender, gender$PEDSEX==2)
hist(female[,6],main="Women",xlab="F")
dev.off()
图中可以看出，woman中，大部分都是小于0.2，有一个为1，应该是错误的ID。
2. 提取错误的ID
我们使用grep过滤一下：根据STATUS列，如果有问题的话，为“PROBLEM”，我们可以根据这个关键词将有问题的行打印出来。
grep "PROBLEM" plink.sexcheck
1349 NA10854 2 1 PROBLEM 0.99
可以看出，个体NA10854是有问题的。
将相关错误的ID提取出来（家系ID，个体ID），之所以提取家系ID和个体ID，因为plink有参数remove可以根据ID进行筛选。
grep 'PROBLEM' plink.sexcheck | awk '{print $1,$2}' >sex_discrepancy.txt
我们将结果保存在sex_discrepancy.txt。
3. 使用remove去掉个体
plink --bfile HapMap_3_r3_5 --remove sex_discrepancy.txt --make-bed --out HapMap_3_r3_6
当然，你也可以对个体进行判定填充，这是用--impute-sex就可以实现，这样的话那个错误的个体会根据统计量更改性别信息。这里我们选择的是删掉这个个体。
4. 过滤的关键词
去掉个体或者SNP，关键词不一样，容易混淆，这里总结一下。
「保留或去掉个体：」
--keep <filename>
--remove <filename>
--keep-fam <filename>
--remove-fam <filename>
「保留或去掉SNP：」
--extract ['range'] <filename>
--exclude ['range'] <filename>