eQTL 分析是常用的多组学整合分析方法,使我们可以将基因表达水平的变化与基因型联系起来,有助于揭示生命系统的生理生化过程,发现导致某些疾病的遗传因素,以及确定受他们影响的生物学通路。 ?...今天给大家介绍的是用 Matrix eQTL 进行 eQTL 分析,这个 R 包 2012 年发表在 Bioinformatics 上,在测试数据中可以看到 Matrix eQTL 的计算速度非常快。...Trait Loci,eQTL)指与单个基因 mRNA 表达量相关的 DNA 突变。...eQTL 可分为 cis-eQTL 和 trans-eQTL,前者就是某个基因的 eQTL 定位到该基因所在的基因组区域,表明可能是该基因本身的差别引起的 mRNA 水平变化;后者是指某个基因的 eQTL...和 trans-eQTL 分析 Matrix eQTL 可以根据距离分别计算 cis-eQTL 和 trans- eQTL。
ncRNA-eQTL数据库专注于研究不同肿瘤中调控ncRNA表达量的eQTL, 通过TCGA数据库获取不同肿瘤中的SNP分型信息,以及lncRNA和miRNA的表达量,然后通过eQTL分析将二者结合起来...除了传统意义上的cis-eQTL和trans-eQTL外,该数据库还从以下两个方面进行了创新 将eQTL和生存分析相结合,以SNP位点的不同分型结果为分类因素,进行生存分析,筛选生存相关的SNP位点,对应的...SNP-ncRNA eQTL命名为Survival-eQTL 将eQTL和GWAS相结合,对于GWAS识别到的显著SNP位点,根据其LD信息,分析与risk SNP以及其LD区域存在overlap的eQTL...lncRNA和mRNA相关的eQTL结果分为了两个主页进行展示,可以在菜单栏快速切换。以lncRNA为例,分为了以下4部分 ? 1. Cis-eQTL 结果示意如下 ?...Trans-eQTL 结果示意如下 ? 3. Survival-eQTL 结果示意如下 ? 点击KM plot可以查看对应的生存曲线,示意如下 ? 4. GWAS-eQTL 结果示意如下 ?
众所周知,eQTL分为了cis-eQTL和trans-eQTL两种作用方式,cis模式下只能调控临近的基因,而trans模式突破了距离限制,在该模式下一个eQTL位点潜在的靶标基因数量大大增加。...在eQTL-gene构成的调控网络中,eQTL节点的degree并不是均匀分布,往往少数几个位点的degree很高,表示这些位点调控了大多数的基因,我们将这些调控了多个基因的eQTL位点称之为eQTL...首先通过matrixEQTL软件进行eQTL分析,采用默认的距离阈值,SNP与gene的距离小于1Mb以内的为cis-eQTL, 大于1Mb的为trans-eQTL,识别到了1268个cis-eQTL,...以每个eQTL位点调控的基因数目为指标,来识别eQTL hotspot,如下图所示 ?...对于eQTL分析而言,识别到eQTL位点只是第一步,通过eQTL hotspot区域的功能注释来研究eQTL的功能作用机制,才是真正具有生物学意义的数据分析。
上周给大家介绍了 Matrix eQTL 的用法,它利用高效的矩阵运算实现了在很短的时间内完成关联分析。在 eqtl 分析中,我们对每个基因都进行了大量检验,所以我们必须进行多重检验校正。...尽管 Matrix eQTL 已在多个大规模研究中使用,它的一个主要缺点在于没有高效的内置置换方案,这会导致我们使用了非最佳的多重检验校正方法。...今天给大家介绍的 FastQTL,它用快速高效的置换方法(通过 beta 分布来进行置换检验)改进了 Matrix eQTL。
FastQTL是一款专门用于cis-eQTL分析的软件,在GTEx项目中就是采用该软件进行cis-eQTL的分析,对应的文章发表在Bioinformatics杂志上,链接如下 https://academic.oup.com
. & Li, L. (2024). scQTLbase: an integrated human single-cell eQTL database....scQTLbase 整合了来自不同来源的304个 sc-eQTL 数据集,涵盖了57种细胞类型和95种细胞状态。...它包含约 1600 万个与细胞类型/状态基因表达显着相关的 SNP,以及来自 3,333 种性状/疾病的约 69 万个与疾病相关的 sc-eQTL。...cell-type-specific eQTLs (63.82%), response eQTLs (24.34%) dynamic eQTLs (5.26%) scQTLbase 的主要功能包括: 单细胞eQTL...搜索:用户可以根据感兴趣的GWAS数据集进行sc-eQTL搜索。
今天给大家介绍一个GWAS分析过程中的一个重要的环节eQTL(表达数量性状位点)分析。...eQTL指的是染色体上一些能特定调控mRNA和蛋白质表达水平的区域,其mRNA/蛋白质的表达水平量与数量性状成比例关系,通俗点讲就是把基因表达作为一种性状,研究遗传突变与基因表达的相关性。...install.packages('MatrixEQTL')#eQTL分析 然后我们看下流程分解: 首先我们需要载入SNPassoc中的原始数据: library(SNPassoc) data(SNPs...最后就是eQTL分析,利用MatrixEQTL进行分析。我们需要先整理好预先用的数据。 我们在此以其自身所带的示例数据为基础展开说明,主要有三部分: 1....数据分析 me = Matrix_eQTL_main( snps = snps, gene = gene, cvrt = cvrt, output_file_name
Matrix是一款经典的eQTL分析软件,可以支持cis和trans-eQTL的分析,官网如下 http://www.bios.unc.edu/research/genomic_software/Matrix_eQTL...进行eQTL分析 代码如下 ? 运行完成之后,查看对应的输出结果即可,cis和trans的输出结果是类似的,示意如下 ?...cis和trans本质上就是通过SNP位点和gene之间的距离进行区分,首先对所有的SNP-gene对进行计算,然后根据距离阈值将结果进行拆分,小于阈值的SNP-gene对归于cis-eQTL, 大于阈值的归于...trans-eQTL。
在上一期内容中,米老鼠和大家介绍了eQTL的相关概念和分析原理,今天我就带大家用“MatrixEQTL”进行一下实战演练。...fileSkipColumns = 1 cvrt$fileSliceSize = 2000 cvrt$LoadFile( covariates_file_name ) # 文件的输入部分结束 me = Matrix_eQTL_engine...( # 这是进行eQTL分析的主要函数 snps = snps, # 指定SNP 文件 gene = gene, # 指定基因表达量文件 cvrt = cvrt, # 指定协变量文件...pvalue.hist = TRUE, min.pv.by.genesnp = FALSE, noFDRsaveMemory = FALSE) res <- me$all$eqtls # 把eQTL...的显著结果存储到变量res里 res # 查看结果 关于“MatrxiEQTL”包的用法就简单介绍到这里,感兴趣的朋友可以深入学习一下,掌握cis-eQTL和trans-eQTL的分析方法。
利用基因分型和转录组分析结果,可以快速的进行eQTL分析。...eQTL可以分为以下两类 cis-eQTL, 也称之为local eQTL,顺式eQTL trans-eQTL, 也称之为distant eQTL, 反式eQTL 示意图如下 ?...cis-eQTL指的是eQTL定位在调控基因自身所在区域,比如基因的启动子区或者编码区。...trans-eQTL指的是eQTL距离调控基因非常远,大于20Mb以上,甚至不在同一条染色体上。...基于以上两种结果,可以开展eQTL研究。 eQTL的核心算法是线性回归,和GWAS中的线性回归类似,只不过将基因表达量作为因变量。目前也有很多eQTL研究的工具和数据库,后续会详细介绍。
以上方法都是针对单个study中的eQTL分析结果,当我们想要比较多个study的结果时,比如比较不同组织中eQTL分布的差异,就需要新的展现形式了。...eQTL结果的网站)的基础上发展而来的,采用了eQTL位点的LOD值来表征eQTL profile, 从而可以方便的展示和比较多个study的结果,有以下几种可视化形式 1....Gene eQTL profiles 对于一个gene而言,在全基因组范围内,其eQTL位点是很多的,将每个位点的染色体位置作为横坐标,LOD值作为纵坐标,可以绘制如下所示的折线图 ?...在eQTL分析中,Trait对应的就是一个gene,LOD值最大的位点认为是统计学最显著的eQTL位点。 2....Correlated eQTL profiles 利用eQTL的LOD值,可以计算不同study或者不同基因的eQTL之间的相关性,该网站采用了泊松相关系数来计算不同eQTL profiles之间的相关性
一般而言,eQTL主要分为两类:(1)顺式eQTL(cis-eQTL):它主要是指与所调控基因相距较近的eQTL,一般多位于所调控基因的上下游1Mb区域;(2)反式eQTL(trans-eQTL):与cis-eQTL...恰恰相反,反式是指距离所调控基因位置比较远的eQTL,有时候距离甚至超过5Mb。...因此,对于eQTL分析而言,我们通常需要考虑两点,SNP和基因表达水平的关联度以及SNP与基因的距离。...由于大量eQTL数据库的开发,我们现在可以直接利用别人的结果寻找SNP调控的基因,最常用的就是GTEx数据库了,大家可以自行学习了解。接下来我将介绍如何利用自己的数据计算并确定相关eQTL。...如果想区分顺式还是反式eQTL,这时候就需要结合基因与SNP的位置信息了。 关于eQTL的概念及原理就介绍完毕,下期我将和大家讲解如何使用“MatrixEQTL”包进行相关分析。
传统eQTL研究通常评估来自整个组织或样本的数百万个细胞的平均表达水平,掩盖了某些细胞类型或处于特定细胞状态的生物调节关系,只有20-50%的常见疾病关联基因被报道与eQTL共定位[2]。...这意味着传统的eQTL在理解疾病相关变异方面有很大的局限性。...近些年随着单细胞转录组测序技术的迅速发展,使得单细胞水平的eQTL(single-cell eQTL,sc-eQTL)分析成为可能,sc-eQTL可以在更高的分辨率下研究遗传变异对基因表达的调控关系[3,4...eQTL(Dynamic eQTL);③与外界刺激相关的响应eQTL(Response eQTL)(图1)。...;通过基因组浏览器查看sc-eQTL相关的基因或SNP。
通常假设与疾病关联的SNP位点通过调控基因表达来发挥作用,而eQTL可以识别SNP与基因间的调控关系,将eQTL和GWAS结果相结合,可以进一步筛选候选基因。...仅根据GWAS的结果来筛选基因时,只能筛选出显著关联的SNP位点所在的基因,这种做法类似cis-eQTL,收到了距离的限制,无法全面挖掘后续基因。...Sherlock软件同时利用了cis和trans-eQTL的信息来识别候选基因,利用trans-eQTL突破距离限制,可以识别到更多的候选基因,对应的文章如下 https://www.ncbi.nlm.nih.gov...SNP位点在GWAS和eQTL分析中同时显著,这样的SNP位点对应的靶标基因就是潜在的候选基因。以基因为单位,比对gwas和eQTL结果,示意如下 ?...分为了3种情况,绿色部分表示在两个结果中同时显著,红色表示只在eQTL中显著,黑色表示只在gwas中显著。
参考链接 http://www.bios.unc.edu/research/genomic_software/Matrix_eQTL/runit.html 表达数据来源于论文 Population...的基因保留,最后只保留了4000多个基因,标准化,然后peer 计算隐藏因子 run_peer.R 最终的输入数据 R语言里的代码 library(MatrixEQTL) SNP_file_name<-"eQTL_maize...2000; # read file in slices of 2,000 rows snps$LoadFile(SNP_file_name); expression_file_name<-"eQTL_maize...1; # one column of row labels cvrt$LoadFile(covariates_file_name); snps_location_file_name<-"eQTL_maize.../snpPos.tsv" gene_location_file_name<-"eQTL_maize/genePos.tsv" snpspos = read.table(snps_location_file_name
120550146#119628991# chrpos <- paste0(chr, ":", gene_start - window, "-", gene_end + window) 获取PDE5的eqtl...数据: eqtl<-extract_instruments('eqtl-a-ENSG00000138735' ,clump = F) eqtlgene_start-window & eqtl$pos.exposure<gene_end+window & eqtl$chr.exposure...rs139979143", "rs114886951","rs149385790") #missesnse varailbes 获取收缩压数据: exp_dsbp<- extract_outcome_data(c(eqtl
通过FastQTL软件进行cis-eQTL分析,将基因型和基因表达量进行关联。...通过官网可以查看基因表达量和eQTL分析的结果,以TP53为例,每个基因给出了以下3个层级的表达量 Isoform Expression Exon Expression Junction Expression...eQTL的结果示意如下 ? 提供了以下两种可视化方式,第一种是在单个组织内的小提琴图,eQTL violin plot, 示意如下 ?...第二种用于多个组织间的比较,Multi-tissue eQTL plot, 示意如下 ?...所有的分析结果可以通过官网进行下载,GTEx数据库不仅仅是一个正常组织的基因表达量数据库,其eQTL分析的策略更值得我们借鉴。
quantile-nomrlization-and-inverse-normal-transform/quantile-normalization-and-inverse-normal-transform/ 也没看太明白,基本上做eQTL...across samples per gene using the R package RNOmni 水稻泛基因组的论文 (A super pan-genomic landscape of rice),做eQTL...玉米eQTL的论文 (A role for heritable transcriptomic variation in maize adaptation to temperate environments...each gene, expression values were transformed using the Box-Cox method [103] prior to mapping 西红柿泛基因组 eQTL...) 开头提到的论文里除了分位数标准化还做了反正则转换,这个有现成的R包 RNOmni,代码 expr.int = t(apply(file_filter_norm, 1, RankNorm )) eQTL
为了评估每个位点的 GWAS 变异与前导 eQTL 变异之间的关联,我们进行了条件分析;当前导 GWAS SNP 被纳入模型时,我们测试了指数变异与转录本水平之间的关联。...我们使用 eQTL 和 GWAS CAusal Variants Identification in Associated Regions (eCAVIAR)来检测我们的 eQTL 和 sQTL 数据与...COLOC和SMR是大家比较熟悉的方法,第一种方法又略显抽象,好在第三种方法看上去是有固定模式的,搜搜看~ eCAVIAR出自Colocalization of GWAS and eQTL Signals...signals and checks to see whether any eQTL signals are attenuated....See eQTL methods below for details. Enloc (Wen et al, 2017.
作者发现 49 个 GTEx 组织中的大多数组织和视网膜中的 eQTL 和 sQTL 中,多个 POAG 和 IOP 相关性(包括全基因组显著性和亚阈值)明显富集(Bonferroni 校正 P <5...根据调整后的折合富集度和估计的真阳性率衡量,sQTL 对 POAG 和 IOP 的相对贡献大于 eQTL 对这些性状的相对贡献(单侧 Wilcoxon 秩和检验分别为P <1.5 × 10-11 和 P...被认为对 POAG 和 IOP 有影响的 eQTL 的绝对数量(平均每个组织 258 至 606 个)是 sQTL(平均每个组织 124 至 320 个)的 2 倍,这可能是因为 eQTL 的发现率高于...具有排名最高的 POAG 或 IOP GWAS p 值(P < 0.05)的 eQTL 或 sQTL 的靶基因在代谢和细胞过程中富集。...18个视网膜 eQTL 与13个 POAG 和/或 IOP 基因座共定位。
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