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FINEMAP:使用GWAS摘要数据进行无功能注释数据的精细定位(Fine-mapping)

生物信息 4条评论 2020-7-9 144 views
介绍全基因组关联分析(GWAS)是非常流行的定位表型或疾病遗传位点方法。不过很多情况下,GWAS 发现的最显著的 SNP(top SNP 或者 index SNP)并不是真正造成影响的causal SNP(因果SNP),而是因为跟 causal SNP 之间存在的 LD 而变得显著。因而,后续还需要

CAUSALdb:涵盖数千个GWAS研究和Fine-mapping结果的可视化数据库

生物信息 0条评论 2020-7-7 105 views
现在 GWAS 研究越来越多。要查询以往的 GWAS 研究结果,可以使用 GWAS Catalog。GWAS Catalog 包含的信息非常多,不过有时可能满足不了需要。这里,推荐一个叫 CAUSALdb 的数据库。CAUSALdb(http://mulinlab.tmu.edu.cn/causal

GWAS_Flow:使用GPU加速大规模数据的全基因组关联分析

生物信息 0条评论 2020-6-20 127 views
21世纪是生物的世纪,生物数据的增长速度越来越快。很多分析工具在开发时并没有考虑到大规模数据的应用场景。在数据量不大的时候,这些工具的计算时间并不会太长,可以让人接受。但在数据规模庞大时,可能就 hold 不住,等待时间让人发指。加速大规模生物数据的分析速度有很多方法,其中利用 GPU 加速基因组研

日本人群的大规模GWAS发现多种疾病的新型易感基因座

文献速读 0条评论 2020-6-9 180 views
文献信息标题: Large-scale genome-wide association study in a Japanese population identifies novel susceptibility loci across different diseases中文标题: 日本人群的大规