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gwas分析权威发布_gwas样本量(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

gwas分析

生信分析入门指南：从零开始到精通嘿，生信分析的小白们！别担心，我也是从零开始的。今天我就来给大家分享一些基础的生信分析方法，希望能帮到你们。 GO分析 𐟓ˆ 首先，咱们得说说GO分析。GO（Gene Ontology）是一个数据库，专门用来描述基因的功能。它把基因的功能分成三个部分：细胞组分（CC）、分子功能（MF）和生物过程（BP）。通过GO数据库，我们可以知道我们的目标基因主要和什么有关。比如说，某个基因主要和细胞凋亡有关，那它在CC、MF和BP三个层面上都会有所体现。 KEGG分析 𐟌 接下来是KEGG分析。KEGG数据库不仅仅是基因功能的注释，它还关注基因参与的通路。其实，人体内有很多通路，比如wikipathway和reactome也是类似的数据库。但因为KEGG比较知名，所以大家都用它。KEGG数据库有三个主要部分： GENES：储存基因组信息，包括完整和部分测序的基因组序列。 pathway：表示相互作用分子网络的高阶函数，储存高级的功能信息。 LIGAND：收集化学品信息，包括化学物质、酶分子和酶反应等。 GSEA分析 𐟏† 然后是GSEA（基因集富集分析）。这个方法有三个特点：分析基因集合而不是单个基因、将基因与预定义的基因集进行比较、进行富集分析。简单来说，就是通过比较一组基因的表现来找出哪些基因集在某个条件下特别活跃。 GWAS分析 𐟌 最后是GWAS（全基因组关联分析）。这个实验观察个体全基因组的基因变异，目的是找出哪些基因变异与某个特性相关。GWAS一般关注单核苷酸多态性（SNPs）和人类疾病的关系。它的理论基础是连锁不平衡理论，假设观察到的SNP和真正的致病基因有联系。当某一种SNP在患有某种疾病的人群中特别频繁时，相关的基因标记了人类基因的一个区域，真正的致病基因就在该区域中。小贴士 𐟓 精确的表型检测是关联分析的关键。GWAS对数量性状和质量性状都适用。数量性状是多基因控制的，能够测量得到具体数值，符合正态分布；质量性状是单基因控制的，无法用具体数值衡量。数量性状：多基因控制，受环境影响大，建议将所有材料在同一环境下培育或养殖，或者用多年多点的数据分开分析后综合结果或取BLUP值作为性状值进行关联分析。质量性状：单基因控制，无法用具体数值衡量，可转换成0、1等表示，需注意每个群体选取近似的样本。希望这些小知识能帮到你们入门生信分析！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟒쀀

GWAS全基因组关联分析零基础入门指南 𐟌𑠦Ž⧴⥅襟𚥛 组关联分析的奥秘，从零开始掌握GWAS的精髓！我们提供一对一的教学指导，助你熟练使用Plink、GAPIT、GCTA和GEMMA等分析软件。通过GWAS分析，挖掘农业和医学领域中的关键功能基因位点。 𐟒𛠥Ÿ𚧡€教学内容包括： Linux系统安装 R语言环境配置分析软件安装基因型数据过滤 GWAS分析流程数据可视化和绘图显著SNP位点筛选功能注释和富集分析 𐟔 通过实战演练，你将掌握GWAS分析软件的使用技巧，并能够进行深入的注释和富集分析。无论你是科研新手还是经验丰富的科学家，我们的课程都能帮助你快速上手，开启GWAS研究之旅。

孟德尔随机化：流行病学的新工具孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）是一种在流行病学研究中评估因果关系的数据分析方法。它利用与暴露因素高度相关的遗传变异作为工具变量，来探讨暴露因素与结局之间的因果关系。 𐟔 分析步骤： 1️⃣ 收集暴露和结局的GWAS数据 2️⃣ 在暴露数据中筛选出合适的工具变量 3️⃣ 去除连锁不平衡 4️⃣ 剔除弱工具变量 5️⃣ 排除混杂因素 6️⃣ 进行孟德尔随机化分析 7️⃣ 异质性分析 8️⃣ 多效性分析 9️⃣ 结果可视化 𐟔Ÿ 留一法敏感性分析

本科生SCI大作！选题绝了！ 𐟓š 题目：基因预测的731免疫细胞表型与骨坏死之间的复杂因果关系：双向双样本孟德尔随机化分析（International Journal of Surgery）影响因子：12.5 发表时间：2024年6月1日 𐟔 研究背景：以前的研究已经探讨了免疫细胞对骨坏死的作用。这项孟德尔随机化（MR）研究进一步评估了731种免疫细胞表型与骨坏死之间的因果关系，并提供了一些因果关系的证据。 𐟒ᠧ ”究思路：本研究使用了731种免疫细胞表型和骨坏死数据，这些数据来自各自的全基因组关联研究（GWAS）。主要分析方法为逆变量加权（IVW）。此外，还采用了多种分析方法，包括MR-Egger、加权模式、简单模式和加权中位数，以加强最终结果。最后，进行敏感性分析以验证数据的稳定性和可行性。 𐟓Š MR分析显示： 8种免疫细胞表型与骨坏死呈正相关，18种免疫细胞表型与骨坏死呈负相关。在反向MR中，骨坏死与10种其他免疫细胞表型呈正相关，与14种免疫细胞表型呈负相关。 𐟌Ÿ 选题和思路的重要性：好的选题和思路可不等人，晚一步就可能被别人抢发了。如果你也想进行MR分析，没有思路可以在评论区留言疾病方向，创新思路设计。 𐟔 孟德尔随机化分析选题：个人高质量，中介勿扰。

A1337---25考研-运动生理学（2012版）全程班 A1338---AIGC护理提效特训营（第三期） A1339---全基因组关联分析（GWAS）

𐟎‰免费享受孟德尔随机化分析𐟚€ 𐟎ˆ惊喜发现！一个可以免费进行孟德尔随机化分析的网站——SMR孟德尔！𐟎‰ 对于科研工作者来说，这简直是个宝藏平台！𐟘 只需简单输入GWAS汇总数据集，即可轻松获得分析结果，省时又省力！𐟒ꠦ›𔤻䤺𚦿€动的是，还提供了106个预构建的xQTL数据集用于整合分析，直接利用或上传自己的xQTL数据都OK！𐟚€ 快来试试吧，科研人的新宠！𐟌Ÿ

「营养师超话」经常喝咖啡，让你看起来更年轻！ " Journal Of Cosmetic Dermatology "期刊发表来自中国医学科学院北京协和医学院的研究（下图），结果显示，常喝咖啡，降低脸部皮肤衰老风险，且存在因果关系，基因预测的较高咖啡摄入量与脸部皮肤衰老风险降低15%相关。使用公开的全基因组关联研究（GWAS）数据进行双样本孟德尔随机化分析，从 IEU 中获取了咖啡、酒精、茶、含糖饮料（SSB）摄入量相关的SNP，从 UK Biobank 数据库中获取了脸部皮肤衰老相关信息，通过MR分析了4种饮料的摄入与脸部皮肤衰老风险之间的关系。

每天一杯咖啡，脸部皮肤衰老风险降15%！脸部皮肤的衰老是一个不可避免的过程，它受到许多因素的影响，包括性别、遗传、日晒、吸烟和营养等。2024年，中国医学科学院北京协和医学院的研究人员在《Journal Of Cosmetic Dermatology》期刊上发表了一篇名为“Beverage consumption and facial skin aging：Evidence from Mendelian randomization analysis”的孟德尔随机化研究论文。这项研究发现，经常喝咖啡可以降低脸部皮肤衰老的风险，而且这种关系是因果的。具体来说，基因预测的较高咖啡摄入量与脸部皮肤衰老风险降低15%相关。研究使用了公开的全基因组关联研究（GWAS）数据进行双样本孟德尔随机化（MR）分析，从IEU中获取了咖啡、酒精、茶、含糖饮料（SSB）摄入量相关的SNP，从UK Biobank数据库中获取了脸部皮肤衰老相关信息。通过MR分析了4种饮料的摄入与脸部皮肤衰老风险之间的关系。结果显示，在4种饮料中，只有咖啡与脸部皮肤衰老之间存在因果关系，这表明喝咖啡对脸部皮肤衰老有保护作用。IVW方法显示，基因预测的较高咖啡摄入量与脸部皮肤衰老风险降低15%相关。加权中位数方法也进一步支持了这一结果。Cochrane Q检验未发现异质性和方向性多效性，重复MR分析得出的结果与初始分析结果一致。关于咖啡如何降低脸部皮肤衰老风险的潜在机制，研究指出：首先，脸部皮肤衰老过程受到氧化应激的影响，咖啡的抗氧化和抗炎特性可以作为饮食因素来防止皮肤衰老。其次，咖啡是多酚的主要膳食来源，研究表明，食用富含多酚的植物可以有效延缓细胞衰老和减轻皮肤老化。第三，咖啡还含有另一种生物活性化合物——咖啡因，它具有抗衰老特性，因为它能够清除自由基并消除受损的角质形成细胞。第四，有研究表明，咖啡中的绿原酸具有减缓皮肤衰老的潜力。这项研究为我们提供了一个新的视角，即通过调整饮食习惯来减缓皮肤衰老的可能性。虽然这项研究的结果令人鼓舞，但还需要进一步的研究来确认这些发现。

不做实验发SCI？孟德尔助力！孟德尔随机化是一种在实验设计和数据分析中采用随机化方法的技术，旨在确保实验结果的准确性和可靠性。它通过减少或消除实验中可能产生的偏差和干扰因素，使得实验组和对照组之间的比较更加可信。这种方法在现代科学研究中得到了广泛应用，尤其在医学、生物学、心理学和社会科学等领域的实验设计和临床试验中非常重要。与传统的SCI医学研究不同，孟德尔随机化提供了一种全新的实验设计和数据分析方法，挖掘科学的潜力。通过利用大规模数据库，如GWAS和UK Biobank，孟德尔随机化可以帮助研究人员获取丰富的数据资源，使研究更具前瞻性和广泛性。而且，它的低成本高效率特性非常适合现代SCI医学研究的需求，节约时间和经费。 2023年，越来越多的文章采用了这种方法，想要发表SCI论文的科研人员们一定要抓住这个风口！

五天挑战！完成MR研究大家好，今天来聊聊我这几天的挑战：在五天内完成一篇双向孟德尔随机化（MR）的研究。这个挑战其实挺有意思的，因为从零开始到最终完成，每一步都需要精心设计和细致执行。下面就来详细说说这五天的奋斗历程吧。 Day 1: 初探孟德尔随机化 𐟧 第一天，我主要是了解了孟德尔随机化的基本概念和分析方法。通过阅读相关文献和教程，我对这个领域有了初步的认识。接下来几天的任务就是基于这些基础知识，一步步构建我的研究框架。 Day 2: 绘制机制图 𐟎芊第二天，我开始了机制图的绘制。这个步骤非常重要，因为它能帮助我清晰地展示研究的设计和流程。我用了一些专业的绘图软件，花了不少时间，但最终效果还是不错的。 Day 3: 引用添加和论文润色 𐟖‹️ 第三天，我主要在论文中添加了各种引用和进行了润色。这个过程比较繁琐，但也很重要。通过引用一些权威的文献，我可以增加论文的可信度。同时，润色后的论文读起来也更流畅。 Day 4: 数据分析 𐟓Š 第四天，我开始了数据分析的部分。这部分是最关键的，因为所有的假设和结论都基于这些数据。我使用了TwoSampleMR包进行统计分析，寻找GWAS summary数据库中的SNP及其对应的统计数值作为工具变量。然后进行了方向性检验，主要使用了Steiger directionality test和Reverse MR。 Day 5: 论文修改和最终收官 𐟏† 最后一天，我进行了论文的最终修改和润色。加权中位数和MR-Egger回归作为敏感性分析，使用Cochran Q评估异质性，以及用MR-Egger回归的截距评估多效性。这些步骤都非常关键，因为它们能帮助我验证和优化我的研究结果。小结 𐟓 经过五天的努力，我终于完成了这篇双向孟德尔随机化的研究。虽然过程有些辛苦，但看到最终的结果，一切都值得了。希望我的分享能对大家有所帮助，也欢迎大家继续关注我接下来的研究干货和论文写作挑战！接下来，我会继续分享更多关于孟德尔随机化的内容，大家敬请期待！

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