内容发布更新时间 : 2024/10/24 21:31:15星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

GWAS分析 一、plink 下的操作 数据 map 和 ped 文件： MAP files:

如图：四列，分别是 染色体编号、rs或者snp标识、Genetic distance、bp position(bp)

PED files:

如图：六列，Family ID、Individual ID、 Paternal ID、 Maternal ID、 Sex、 Phenotype。

注意：sex(1=male,2=female)但是

转换为 tped 和tfam 文件：

命令：plink --file xx --recode --transpose --out out xx:map或者ped 文件名，不需要后缀

out：输出的tpe 或 tfam 文件名 如图： tped:

tfam:

二、R下利用GenABEL包的操作

1. library(GenABEL)需要一些其他的包的支持，提示缺哪个包就安装哪个包。

2. 利用convert.snp.tped函数对这两个tped和tfam文件进行合并 convert.snp.tped(tped=\_ZHIPU_30_raw.tfam\生成gen2.raw文件如图：

3. 联合表型数据和snp基因数据

HS_F5.raw<-load.gwaa.data(phenofile=\genofile=\其中的pheno.dat是根据表型文件写入到R在保存出来的，其中表型中的id一定要和tfam中的id保持一致（数量上一致，且数值一致）其实也就是和gen2.raw中的第二行数据中的id一致。 Pheno.dat:

这里有个细节就是id必须是字符型的。 所以pheno.dat的获得： # pheno.dat生成 x <- read.csv(\x$id <- as.character(x$id) write.table(x, \ \