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软件官网:https://github.com/hakyimlab/MetaXcan/tree/master

Usage

JTI_predixcan_test(
  test_help = FALSE,
  GTEX_tissue = "all",
  model_db_path = "./JTI",
  covariance = "./JTI",
  gwas_file = "SNP_gwas_mc_merge_nogc.tbl.uniq",
  snp_column = "SNP",
  effect_allele_column = "A1",
  non_effect_allele_column = "A2",
  beta_column = "b",
  se_column = "se",
  opt_arguments = "--parallel",
  FDR_method = "bonferroni",
  save_path = "./"
)

Arguments

test_help

是否调阅predixcan.py的帮助文档,默认FALSE。

GTEX_tissue

GTEx v8组织类型,默认"all",即对所有组织分析,也可指定组织,如"JTI_Whole_Blood"。

model_db_path

基因表达补全模型的路径(顺式eQTLs的估计权重/效应值)。

covariance

包含协方差信息的文件路径(用于估计基因水平效应量估计器的方差,详情见手稿方法部分的基因水平关联测试)。

gwas_file

GWAS的文件路径。

snp_column

包含RSID的列名。

effect_allele_column

包含效应等位基因的列名。

non_effect_allele_column

包含非效应等位基因的列名。

beta_column

输入GWAS文件中包含每个SNP效应值的列名。

se_column

输入GWAS文件中包含每个SNP 标准方差值的列名。

opt_arguments

predixcan.py的其他命令行参数(设置test_help=TRUE查看),默认NULL。

FDR_method

对P值进行FDR矫正方法,"fdr"或"bonferroni",默认"bonferroni"。

save_path

文件保存路径。

Value

分析结果。

Details

目的是通过结合基因组关联研究(GWAS)的汇总统计数据和基因表达数据,来预测和测试基因表达与特定疾病或表型之间的相关性。