Analyse d'association QK avec SSR<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bonjour,
Je suis un nouvel utilisateur de JMP, et le problème est que je possède une collection de lignées pures d'une culture sur laquelle elles sont génotypées avec 150 marqueurs SSR, et le phénotype est un trait binaire (0 et 1), car je prévois de le faire. analyse d'association J'ai développé le format des marqueurs à l'aide de JMP Genomics 7.0 et j'utilise une régression logistique pour effectuer des tests d'association. Mon cas est similaire à l'exemple du "Guide pas à pas pour l'analyse d'association avec des marqueurs SSR". Le problème, c’est que j’ai suivi la plupart des étapes du guide, mais j’ai été incapable d’obtenir des résultats satisfaisants.
Ce que j'ai fait c'est:
1) Extension du format des marqueurs SSR multi-ialléliques (par exemple 150/150, 167/150, 167/167) aux formats 0, 1 et 2 (où 0 et 2 représentent les homozygotes et 1 l'hétérozygote).
2) Calculer PCA afin de prendre en compte la structure de la population
3) Calculez une matrice de relation de marqueur (IBS).
4) Analyse d'association QK à l'aide de l'option Association marqueur-trait de JMP Genomics.
4.1 J'ai essayé d'utiliser les marqueurs multi-alléliques (pas les marqueurs EG_) comme suggéré dans le guide et de cocher la case "Génotypes" dans les options "Options" et "/" comme délimiteur de génotype. Le résultat est le message d'erreur suivant "ERREUR: le fichier WORK.GENOTYPES.DATA n'existe pas"
4.2 J'ai essayé d'utiliser les marqueurs étendus (avec le préfixe EG_) et de cocher la case "Génotypes numériques" dans l'onglet "Options", mais lorsque j'exécute l'analyse, il semble que le processus fonctionne bien, mais que le processus ne se termine jamais. comme congelé.
Quelqu'un pourrait-il m'aider avec cette analyse?
Merci
LF
Re: analyse d'association QK avec SSRCher Kelci,
Merci pour votre soutien, j'ai essayé différentes spécifications pour obtenir
la matrice K compressée, je reçois toujours une erreur lorsque je place le pca1 pca2
et pca3 dans la zone "Q Matrix Variables" de l'onglet "Model Variables".
Toutefois:
1. quand je place pca1, pca2 et pca3 dans la case "Q matrice variable" et
vérifiant également la case "Colonnes de Q somme à 1", je reçois comme résultat une matrice K
(de 420 lignes) compressés en 11 groupes.
2 lorsque je ne vérifie que la case "Colonnes de Q sum to1" sans placer le
trois premiers composants principaux dans la case "Q Matrix Variable", ou
lorsque les deux cases sont laissées vides, le résultat est une matrice K compressée en 8
groupes.
J'ai donc utilisé l'une des deux matrices K comprimées de l'association
tests mais les résultats ne sont toujours pas satisfaisants.
LF
Re: analyse d'association QK avec SSRSalut LF,
Notre équipe de développement a essayé et ne pouvait pas reproduire l'erreur que vous voyez. Je vais vous mettre en contact avec notre développeur de processus de génétique pour essayer de vous aider à résoudre ce problème par votre courrier électronique! De cette façon, vous pouvez plus facilement partager les fichiers de log / paramètres, etc., afin que nous puissions vous aider à résoudre les problèmes!
L’erreur dans la compression de la matrice K est un peu plus utile, quand un trait est binaire, la procédure GLIMMIX est utilisée et il est plus sensible aux modèles qui ne correspondent pas / convergent bien, c’est le modèle que vous essayez d’adapter à vos données ne sont pas possibles.
Re: analyse d'association QK avec SSRDe plus, il n’est pas possible de reproduire l’analyse de l’exemple dans le "Guide pas à pas de l’association ..." en utilisant le même ensemble de données et les mêmes spécifications, j’obtiens l’erreur suivante à la première étape (extension génotype).
ERREUR: le fichier WORK.AF (memtype = DATA) existe déjà. Renommer n'a pas été fait.
Merci
LF
Re: analyse d'association QK avec SSRMerci pour votre réponse,
La première fois que j'ai exécuté l'analyse (dans le cas de la version 4.2), il m'a fallu plus de huit heures (machine: processeur Intel Xeron E5-1620 à 3,60 GHz et 64 Go de RAM) sans terminer.
Pendant qu'il était en marche, j'ai cliqué sur les boutons «Afficher le journal» et «Ouvrir le dossier temporaire SAS», qui n'a pas répondu. De plus, j'ai essayé avec 10 marqueurs et attendu près de 40 minutes et cela ne s'est jamais terminé. Nous avons ~ 420 lignes, ce n’est pas trop, mais j’ai aussi essayé de calculer la matrice K compressée et j’obtiens l’erreur suivante:
ERREUR: Aucun des modèles n'a convergé. La matrice K ne peut pas être compressée. Veuillez vérifier les spécifications du modèle.
syserr = 0
exiterror = 1
ERREUR: KMatrixCompression s'est arrêté en raison d'erreurs.
Je suis la plupart des spécifications du guide, sauf que j'ai sélectionné un trait binaire.
Je peux envoyer les fichiers de log selon vos besoins
Merci
LF
Re: analyse d'association QK avec SSRSalut LF,
Je suis désolé d'apprendre que vous rencontrez des problèmes avec l'analyse QK avec des marqueurs multi-alléliques. Je voudrais vous référer à nos spécialistes du support technique, je leur transmettrai votre contact pour vous aider à ouvrir une piste de support. Le premier problème, nous aurons probablement besoin de vos paramètres et de votre fichier journal, ils peuvent vous aider à obtenir les bonnes informations afin que nous puissions comprendre ce qui se passe.
Combien de temps l'avez-vous laissé courir pour le cas 4.2? Avez-vous vérifié votre SAS Temp en cours d'exécution pour voir si les fichiers étaient encore en cours de traitement? Combien de lignes (la taille de votre matrice K peut ajouter de manière exponentielle au traitement, en particulier lorsque vous avez des marqueurs multi-alléliques qui sont étendus à un nombre de tests supérieur à 150) avez-vous? Je suggérerais simplement de sélectionner les 5 à 10 premiers marqueurs et d'essayer de l'exécuter pour voir si cela peut se terminer.
Vous pouvez également essayer la compression de la matrice K dans le sous-menu Mesures de parenté pour réduire la taille de votre matrice K dans les tests, ainsi que des estimations pour corriger l'estimation de l'effet aléatoire suggérée par Zhang et al. (Nature Genetics, 2010).
Kelci Miclaus
