我在这里讲到的PLINK文件主要有三类,即bed,bim和fam文件。...其中bed是存储基因型信息的,bim文件则是存储每个遗传变异(通常是SNP)的相关信息,最后的fam存储的是样本信息,接下来我将一一介绍。...关于fam文件,它也是一个没有题头的文本文件,每一行代表一个样本,共计6列,其信息如下: (1) 第一行:家系编号('FID') (2) 第二行:家系内部编号('IID'; 不能是 '0') (3)
"$( cd "$( dirname "$BUILD_DIR_FFMPEG" )" && pwd )" TARGET_TRIPLE_MACHINE_BINUTILS=arch64 HOST_TAG="linux-x86...FAM_CC=${TOOLCHAIN_PATH}/bin/${TARGET}-clang FAM_CXX=${FAM_CC}++ FAM_LD=${FAM_CC} FAM_AS=${FAM_CC} FAM_NM...=${TOOLCHAIN_PATH}/bin/aarch64-linux-android-nm .....} \ --cxx=${FAM_CXX} \ --ld=${FAM_LD} \ --ar=${FAM_AR} \ --as=${FAM_AS} \ --nm=${FAM_NM} \ --ranlib=$...{TOOLCHAIN_PATH}/bin/aarch64-linux-android-ranlib \ --strip=${TOOLCHAIN_PATH}/bin/aarch64-linux-android-strip
## 下载Plink wget -c http://s3.amazonaws.com/plink1-assets/plink_linux_x86_64_20200219.zip ## 解压 unzip...plink_linux_x86_64_20200219.zip vcf 转为 ped/map ## 使用vcftools vcftools --vcf snp.vcf --plink --out snp...互换 ## ped/map转换为bed/bim/fam plink --file snp --make-bed --out snp_test ## bed/bim/fam转换为ped/map plink...--bfile snp_test --recode --out snp tped/tfam 与 bed/bim/fam互换 ## tped/tfam转换为bed/bim/fam plink --tfile...--out snp bed/bim/fam 转为 vcf ## bed/bim/fam 转为 vcf plink --bfile snp --export vcf --out snp_test 常用的
Linux安装测试 2.1 下载 在终端中运行下面命令: wget https://yanglab.westlake.edu.cn/software/gcta/bin/gcta_1.94.0beta.zip...文件: gcta_1.94.0beta ├── gcta64 ├── MIT_License.txt ├── README.txt ├── test.bed ├── test.bim ├── test.fam...Reading PLINK FAM file from [test.fam]... 3925 individuals to be included from FAM file. 3925 individuals...安装成功 可以看到,Windows和Linux运行命令一致。gcta也有Mac系统,和plink类似。 5....「windows下:」 cp gcta64.exe ~/bin/ 「Linux下:」 cp gcta64 ~/bin/
Mono的 FileSystemWatcher实现尽了最大的努力适应各种环境(Linux/Windows/*BSD),在各种操作系统环境下执行其分配的任务,在Unix环境下支持以下后端的系统: FAM...kevent (BSD*/MacOSX only) gamin inotify (Linux only) Managed watcher 其中,假设您运行 Linux(内核2.6.13以上), inotify...然而,它需要 Linux 内核来支持机制。...如果你的内核不支持inotify,Mono将尝试使用FAM和gamin 这样的用户态的应用程序来监测文件系统的文件/目录的更改,然后通知到Mono运行时,这样效率就大打折扣了,性能就很糟糕了。...Inotify: 高效、实时的Linux文件系统事件监控框架 使用FAM来监视linux文件系统变化 Tip: Mono ASP.NET application burning CPU in idle
Hail | Install Hail on GNU/Linux[2] 2-输入数据类型 参考:PLINK 1.9 / 2 基本使用方法 (未完工) – GWAS实验室 – GWASLab[3] 常用格式如下...因为纯文本格式占用大量储存空间,实际操作中尽量使用二进制格式,一组ped/map文件可转换成一组bed/bim/fam文件。...plink 输入 输入主要是上述的ped/map 或 bed/bim/fam文件。...PLINK 1.9 (cog-genomics.org): https://www.cog-genomics.org/plink/1.9/ [2] Hail | Install Hail on GNU/Linux...: https://hail.is/docs/0.2/install/linux.html [3] PLINK 1.9 / 2 基本使用方法 (未完工) – GWAS实验室 – GWASLab: https
## 解压 gzip -d gemma-0.98.1-linux-static.gz ## 设置权限 chmod a+x gemma-0.98.1-linux-static GEMMA的输入文件格式为...Plink二进制格式 (bed/bim/fam),具体的转换方法可以参考我之前的推送 一文掌握Plink文件格式转换。...## 转换格式 plink --vcf snp.vcf --recode --out snp plink --file snp --make-bed --out gemma_input 需要注意的是,fam.../gemma-0.98.1-linux-static -bfile gemma_input -gk 2 -o gemma -bfile:输入Plink二进制格式文件的前缀。.../gemma-0.98.1-linux-static -bfile gemma_input -k .
EIGENSOFT工具只支持linux系统,从安装到使用都很复杂。GCTA工具支持不同平台(wins/linux/mac),常用于群体遗传相关分析。...plink支持各种格式之间的转换,常见格式类型有: 一般格式(PED/MAP)转置格式(TPED/TFAM)二进制格式(BED/BIM/FAM) bed文件包含SNP数据,bim文件包含SNP位置信息...,fam文件包含表型信息。...用plink转换成二进制文件(输入和输出文件不需要加后缀名) plink --noweb --file A01 --make-bed --out A01_bfile 生成.bed、.bim 和 .fam...3个文件 A01_bfile.bedA01_bfile.bimA01_bfile.fam 02 矩阵构建 利用GCTA软件构建用于PCA分析,主要分为两步: 1 计算近交系数,生成grm矩阵(输入和输出文件不需要加后缀名
file 172sample --extract plink.prune.in --recode --out 172sample_maf_filter_snpID_LD_filter ped/map转换为fam...bed/bim plink --file 172sample_maf_filter_snpID_LD_filter --make-bed --out clean_snp 为结果文件添加表型数据,需要在fam...",sheet_name="Sheet3",converts={'A':str}) tableB = pd.read_excel("add_Pheno_to_fam.xlsx",sheet_name="...) tableC.to_excel("C.xlsx",index=False) gemma软件下载 参考文章 使用GEMMA进行复杂性状全基因组关联分析(GWAS) 代码 gemma-0.98.1-linux-static...-bfile clean_snp -gk -o kinship gemma-0.98.1-linux-static -bfile clean_snp -lmm -k .
环境配置 这里使用Linux系统,使用PRSice-2.0 软件。...qc.bim BMI_LDpred.txt Obesity_pheno.txt PRSice.R 1kg_EU_qc.bim 1kg_FTOscore.profile 1kg_hm3_qc.fam...BMI_pheno.txt pca.eigenvec score_rs9930506.txt 1kg_EU_qc.fam 1kg_hm3_qc.bed 1kg_samples.txt...target data 首先目标数据是二进制的plink文件:1kg_hm3_qc: $ ls 1kg_hm3_qc.* 1kg_hm3_qc.bed 1kg_hm3_qc.bim 1kg_hm3_qc.fam...$ wc -l 1kg_hm3_qc.fam 1092 1kg_hm3_qc.fam $ wc -l 1kg_hm3_qc.bim 846484 1kg_hm3_qc.bim 然后是目标文件的表型数据
表型数据 「注意,这里表型数据也可以放在fam文件第六列,用 -n 1表示。放在第七列, 用 -n 2表示。两者结果是完全一样的,说明文档截图:」 ?...0.815962 -19.073081 -21.106496 +15.020220 -15.985445 +5.849143 +39.513181 3. plink二进制文件 c.bed c.bim c.fam...GEMMA的LMM模型GWAS分析 「生成G矩阵」 gemma-0.98.1-linux-static -bfile c -gk 2 -p p.txt 「进行GWAS分析」 gemma-0.98.1-...linux-static -bfile c -k output/result.sXX.txt -lmm 1 -p p.txt -c c.txt 「日志:」 GEMMA 0.98.1 (2018-12-
R语言是昨天安装的R3.6版本(Linux系统安装老版本的R语言,比如R3.6?)。...github.com/gabraham/plink2R.git 手动下载: 下面以手动下载的文件为演示: 上传到系统中,解压,进入文件: $ ls data.bed data.bim data.fam...required package: RcppEigen > 测试数据: library(plink2R) dat <- read_plink("data") dim(dat$bed) dim(dat$fam
HapMap_3_r3_1.bed HapMap_3_r3_1.bim HapMap_3_r3_1.fam 1.....bim file. 165 people (80 males, 85 females) loaded from .fam. 112 phenotype values loaded from .fam....from .fam....loaded from .fam..../PRSice_linux --base re1.assoc.logistic --target target_bi --thread 1 --stat OR --binary-target T --pheno
变量如下: fam:家庭编号,有三个家庭fam1、fam2、fam3; gender:性别 salary:成员的月收入 从这份名单中大概能猜到,fam1有三个成员,可能是一个三口之家;fam2有5位成员...,也许是四世同堂;fam2有2位成员,应该是两口子,不过这不重要。...这个例子是对fam进行分组求mean(salary),也就是对fam进行groupby,当然也可以对两个变量一起进行groupby,比如对salary按照fam、gender分组求mean: salFamGen...(1)pivot_table()方法 比如,以fam这个列变量维度进行透视: family.pivot_table(columns='fam') ? 以fam、gender这两个维度进行透视: ?...现在想做一个fam和gender的列联表: pd.crosstab(family.fam, family.gender,margins=True) ?
推荐大家使用Linux系统,可以在windows下装个虚拟机,使用非常流畅。 切入正题! 1....软件下载 https://choishingwan.github.io/PRS-Tutorial/prsice/ 最新版的包括Mac和Linux系统,下面我们用Linux系统进行演示 「安装包:」 「...软件安装 本演示,在Linux系统下Centos7进行。...下载好的安装包和测试数据: 新建一个prs文件夹,将压缩包放进去,解压软件: $ unzip PRSice_linux.zip Archive: PRSice_linux.zip inflating...命令文件介绍 3.1 PRSice_linux 二进制文件,直接运行即可。核心计算文件,计算PRS。
使用lme4进行混合线性分析 模型介绍 固定因子: Spacing + Rep 随机因子: Fam 建模 固定因子: Spacing+Rep, 随机因子: Fam fm1 <- lmer(h1 ~Spacing...+ Rep + (1|Fam), fm) 固定因子检验 anova(fm1) # 固定因子显著性检验 ?...可以看到Fam达到极显著 计算R2 r2(fm1) # 计算R2 R-Squared for Generalized Linear Mixed Model [34mFamily : gaussian...(identity) Formula: h1 ~ Spacing + Rep + (1 | Fam) [39m Marginal R2: 0.116 Conditional R2: 0.277...使用asreml进行对照 建模 library(asreml) fm2 = asreml(h1 ~ Spacing + Rep, random = ~ Fam, data=fm,trace=F) 固定因子检验
它既有Linux版本,也有Windows版本,由于我们平时研究中使用Linux操作系统比较多,故本次主要以Linux版本为例进行讲解。...Target文件:该文件是包含个体基因型信息的文件,我们可以使用--target参数来指定该文件,PRSice支持两种格式的target文件,一种是PLINK格式的二进制文件,包括bed、bim和fam...关于PLINK文件,请参考往期内容初探PLINK文件格式(bed,bim,fam),BGEN文件格式我会在之后的推送中详细讲解,它在大型遗传数据库中应用十分广泛。 3..../PRSice_linux \ --base TOY_BASE_GWAS.assoc \ --target TOY_TARGET_DATA \ --thread 1 \ --stat
transpose --out snp_test tped/tfam转换为ped/map plink --tfile snp_test --recode --out snp ped/map 与 bed/bim/fam...互换 ped/map转换为bed/bim/fam plink --file snp --make-bed --out snp_test bed/bim/fam转换为ped/map plink --bfile...snp_test --recode --out snp tped/tfam 与 bed/bim/fam互换 tped/tfam转换为bed/bim/fam plink --tfile snp --make-bed...--out snp_test bed/bim/fam转换为tped/tfam plink --bfile snp_test --recode --transpose --out snp bed/bim.../fam 转为 vcf bed/bim/fam 转为 vcf plink --bfile snp --export vcf --out snp_test 常用的Plink格式转换就是这些,大家可以根据自己实际需要相互转换
plink有两种格式类型,二进制文件(bed,bim,fam)在fam文件的第六列,文本文件(ped,map)在ped文件的第六列。...C C G A 2. plink二进制文件更新表型数据 首先,用toy生成二进制的plink文件 plink --file toy --make-bed --out b 查看b.fam...$ cat b.fam 1 1000000000 0 0 1 1 1 1000000001 0 0 1 2 表型数据整理,和文本格式的phenotype.txt格式一样。...文件,看看表型数据已经更新成功: $ cat re2.fam 1 1000000000 0 0 1 2.5 1 1000000001 0 0 1 1.8 3....为何要更新表型数据 初学者看到plink的ped第六列或者fam的第六列是表型数据,就想把自己的数据加进去。
具体取决于您的操作系统(如Windows、macOS、Linux/Unix),某些命令和进程可能不同。...在本书中,我们使用了macOS和Linux系统的示例,Windows用户可以在附录1和方框8.1中找到更多详细信息。...下面列出了Windows、Mac OS和Linux之间的一些差异。由于Mac OS和Linux都基于Unix,因此这两个操作系统之间的大多数命令没有差异。...简而言之,Windows 10用户可以下载并安装Ubuntu,这将有效地让他们像在Linux操作系统中一样执行这些命令。...如图8.2所示,PLINK是通过键入来调用的/在Mac或Linux计算机上点击并点击。exe(在旧版本的Windows计算机上)-假设PLINK位于您当前的工作目录中(请参见方框8.2)。
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