文章摘要
杨淞淳,李重阳,胡一祯,孙秋芬,潘建桥,孙点剑一,马宝山,吕筠,李立明.gwasfilter:用于筛选全基因组关联研究的R脚本[J].中华流行病学杂志,2021,42(10):1876-1881
gwasfilter:用于筛选全基因组关联研究的R脚本
gwasfilter: an R script to filter genome-wide association study
收稿日期:2020-07-31  出版日期:2021-10-23
DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20200731-01003
中文关键词: 全基因组关联研究;GWAS Catalog;R脚本
英文关键词: Genome-wide association study;GWAS Catalog;R script
基金项目:国家自然科学基金(91846303,61471078)
作者单位E-mail
杨淞淳 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 100191  
李重阳 大连海事大学信息科学技术学院 116026  
胡一祯 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 100191  
孙秋芬 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 100191  
潘建桥 大连海事大学信息科学技术学院 116026  
孙点剑一 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 100191  
马宝山 大连海事大学信息科学技术学院 116026 mabaoshan@dlmu.edu.cn 
吕筠 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 100191
北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心 100191 
lvjun@bjmu.edu.cn 
李立明 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 100191
北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心 100191 
 
摘要点击次数: 1222
全文下载次数: 355
中文摘要:
      目的 开发一套能高效准确地从GWAS Catalog公开数据库中筛选全基因组关联研究(GWAS)的R脚本。方法 参考既往研究制定GWAS的筛选原则。将人工在GWAS Catalog的筛选过程抽象为标准的算法,2名程序员共同撰写R脚本(gwasfilter.R)后,由他人多次对脚本进行测试。结果 采用gwasfilter.R筛选GWAS包含6个步骤。该脚本内置5个主要函数,可以同时根据“是否有验证人群”“样本量大小”和“研究人群种族”等条件对GWAS进行筛选。筛选单个性状时,程序用时不超过1秒。结论 gwasfilter.R操作简便,筛选过程高效而标准化,可灵活应用于GWAS筛选。脚本源代码网址:https://github.com/lab319/gwas_filter。
英文摘要:
      Objective To develop an R script that can efficiently and accurately filter genome-wide association studies (GWASs) from the GWAS Catalog Website. Methods The selection principles of GWASs were established based on previous studies. The process of manual filtering in the GWAS Catalog was abstracted as standard algorithms. The R script (gwasfilter.R) was written by two programmers and tested many times. Results It takes six steps for gwasfilter.R to filter GWASs. There are five main self-defined functions among this R script. GWASs can be filtered based on "whether the GWAS has been replicated" "sample size" "ethnicity of the study population" and other conditions. It takes no more than 1 second for this script to filter GWASs of a single trait.Conclusions This R script (gwasfilter.R) is user-friendly and provides an efficient and standard process to filter GWASs flexibly. The source code is available at github (https://github.com/lab319/gwas_filter).
查看全文   Html全文     查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭