丁立的博客 | LiDing Blog

2021-04-02-全基因组关联分析100个关键词

第二部分——第21到第40个关键词

本部分主要参考：[百迈客生物]、[生信菜鸟团]、[Freescience联盟]、[生信草堂] 21.SNP‐level missingness 这是样本中缺少特定 SNP信息的个体数量。具有高度缺失的SNP 可能导致误差。 22.Sex discrepancy（性别差异）表型信息中的性别与根据基因型确定的性别之间的差异。这个差异可以验证实验室中的样品是否混淆。注...

Posted by DL on April 2, 2021

2021-04-01-全基因组关联分析100个关键词

第一部分——第1到第20个关键词（偏向群体遗传学基础知识）

本部分主要参考：[百迈客生物]、[生信菜鸟团] 1.群体是指生活在一定空间范围内，能够相互交配并生育具有正常生殖能力后代的同种个体群。群体与个体相对，是个体的共同体，不同个体按某种特征结合在一起，进行共同活动、相互交往，就形成了群体。 2.等位基因频率等位基因频率是群体遗传学的术语，用来显示一个种群中基因的多样性，或者说是基因库的丰富程度。在一个群体中，等...

Posted by DL on April 1, 2021

2021-03-31-三月份的文献精读

一、2014年——拉美混合人群的地理结构、表型变异和自我识别（PLoS Genet） 1.Title: Admixture in Latin America: Geographic Structure, Phenotypic Diversity and Self Perception of Ancestry Based on 7,342 Individuals 2.Backgrou...

Posted by DL on March 31, 2021

2021-03-31-丁立的三月读书笔记

在阅读中探寻自己的迷执与迷途

2021.03.01 周一：然而，正如卡伦·霍妮所主张的那样，这样一来这个人的能量将不会用在实现真实的自己的可能性上面，而是会把能量完全用在证明“自己的完美”上面，这会转化为对自己不切实际的过高要求，继而会妨碍这个人本来拥有的能力的发展。心理学上有一个“耶克斯—多德森定律（Yerks—Dodson Law）”。太想做一件事时，会产生出过度的紧张，这会降低行动的执行水平。人们常...

Posted by DL on March 31, 2021

2021-03-20-GWAS学习笔记系列（一）

01-分析路线图和02-表型数据清洗

资料来源：公众号：育种数据分析之放飞自我一、GWAS分析的Outline 按照作者邓飞的理解，GWAS主要分为如下四个部分： 1.数据清洗 1.1 表型数据清洗删除异常值查看数据分布数据可视化 1.2 基因型数据清洗 MAF Call rate HWE 2.关联分析 2.1 一般线性模型 2.2 混合线性模型 3.结果可...

Posted by DL on March 20, 2021

2021-03-19-GWAS操作笔记系列（三）

关联分析3-5：GLM模型进行GWAS分析+数值+因子+PCA协变量

资料来源：公众号：育种数据分析之放飞自我本篇主要是介绍一般线性模型（LM）中的linear参数，考虑数值+因子+PCA协变量，然后将结果与R语言编程结果比较。 plink做GWAS只有两个模型可以用：GLM和logistic，前者分析数量性状，后者分析二分类性状。而现在GWAS更多使用LMM模型，这个模型plink没法做，以后几篇介绍GEMMA的操作方法。 1...

Posted by DL on March 19, 2021

2021-03-18-GWAS操作笔记系列（三）

关联分析3-4：GLM模型进行GWAS分析+数值+因子协变量

资料来源：公众号：育种数据分析之放飞自我本篇主要是介绍一般线性模型（LM）中的linear参数，考虑数值+因子协变量，然后将结果与R语言编程结果比较。 GWAS分析时，无论是一般线性模型，还是广义线性模型，都要对协变量进行处理。数值类型的协变量（比如初生重数值协变量，PCA的值）直接加进去，因子协变量（比如不同的年份，不同的地点，场等）需要转化为虚拟变量。如果一...

Posted by DL on March 18, 2021

2021-03-17-GWAS操作笔记系列（三）

关联分析3-3：GLM模型进行GWAS分析+因子协变量

资料来源：公众号：育种数据分析之放飞自我本篇主要是介绍一般线性模型（LM）中的linear参数，考虑因子协变量，然后将结果与R语言编程结果比较。 1.协变量文件整理第一列为FID，第二列为ID ，第三列以后为协变量（注意，只能是数值，不能是字符！）这里协变量文件为：这里第三列为性别，第四列为世代，本篇将世代作为因子，进行因子协变量的GWAS分析。 ...

Posted by DL on March 17, 2021

2021-03-16-GWAS操作笔记系列（三）

关联分析3-2：GLM模型进行GWAS分析+数值协变量

资料来源：公众号：育种数据分析之放飞自我本篇主要是介绍一般线性模型（LM）中的linear参数，考虑数值协变量，然后将结果与R语言编程结果比较。 1.协变量文件整理第一列为FID ，第二列为ID ，第三列以后为协变量（注意，只能是数值，不能是字符！）这里协变量文件为：这里第三列为性别，第四列为世代，为了方便操作，我们将世代作为数值，直接进行协变量分析...

Posted by DL on March 16, 2021

2021-03-15-GWAS操作笔记系列（三）

关联分析3-1：GLM模型进行GWAS分析

资料来源：公众号：育种数据分析之放飞自我 1.前言之前的教程中，我们使用的是别人模拟的数据，数据类型是二分类数据，这里我们模拟一个数量性状的连续性状，做GWAS更有代表性。我们先从没有协变量的一般线性模型（LM）开始，然后加入数据类型的协变量，然后加入因子类型的协变量（这里需要进行虚拟变量的转化），然后将数值协变量和因子变量放在一起作为...

Posted by DL on March 15, 2021

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