JMP-Genomik verfügt über analytische Pipelines bzw Arbeitsabläufe um eine Reihe von Analysen an einem Datensatz durchzuführen. Der Grundlegender Genetik-Workflow ist eine schnelle und einfache Methode, um ein tieferes Verständnis Ihrer Daten zu erlangen, bevor Sie mit einer tiefergehenden Analyse beginnen. Dieser Arbeitsablauf kodiert Markierungsdaten in ein numerisches Format um, imputiert fehlende genotypische Daten und erstellt Datenteilmengen basierend auf der Minor-Allel-Häufigkeit (MAF), den Anteilen fehlender Genotypen und dem Hardy-Weinberg-Gleichgewicht (HWE). Der Workflow ergibt dann Markierungseigenschaften Ausgabe und führt eine Fallkontrollvereinigung um interessante Marker zu identifizieren. Beachten Sie, dass in diesem Workflow die Fall-Kontroll-Analyse nur für eine binäre phänotypische Variable (betroffen vs. nicht betroffen) nützlich ist. Für kontinuierliche oder diskrete phänotypische Variablen sind andere Analysen wie die SNP-Trait Association (die in einem späteren Beitrag behandelt wird) besser geeignet. In diesem Beispiel untersuchen wir etwa 22.000 Marker in einer Stichprobe von 474 Berner Sennenhunden, die entweder von histiozytären Sarkomen (Tumoren) betroffen oder nicht betroffen sind.
- Öffnen Sie den Datensatz sas7bdat und inspizieren Sie es. Notiere dass der Phänotyp Die Spalte enthält zwei Ebenen: „histiozytäres Sarkom“ für Hunde mit einem Tumor und „nicht betroffen“ für Hunde ohne Tumor. Diese müssen als binäre Variable (0 oder 1) umcodiert werden.
- Markieren Sie die Phänotyp Klicken Sie dazu auf die Zelle mit der Spaltenüberschrift. Klicken Sie in der Symbolleiste über den Daten auf Neu kodieren Symbol (unten hervorgehoben). Dieses Tool ermöglicht eine schnelle Neukodierung aller Ebenen in einer bestimmten Spalte.
- Wenn das resultierende Fenster geöffnet wird, geben Sie ein 0 für nicht betroffene Phänotypen und 1 für HS-Phänotypen in der Neue Werte Spalte aus und klicken Sie dann auf Erledigt . Es erscheint ein Dropdown-Menü mit Optionen zum Einschließen der neuen Spalte in den Datensatz. Wählen An Ort und Stelle um die alte Phänotyp-Spalte durch die neu kodierte zu ersetzen. Speichern Sie den Datensatz, da er als Eingabe für den Workflow verwendet wird.
- Nachdem die binären phänotypischen Daten nun gespeichert sind, kehren Sie zum zurück Genomik-Starter Menü aufrufen und auswählen Arbeitsabläufe > Einfach > Grundlegender Genetik-Arbeitsablauf .
- Im Allgemein Wählen Sie auf der Registerkarte die neu gespeicherte Datei aus sas7bdat als die Geben Sie den SAS-Datensatz ein .
- Im Karton mit der Aufschrift Präfix der Marker-Genotyp-Variablen , eintippen " Recgeno: ”, um anzugeben, dass alle Spaltennamen, die mit dieser Zeichenfolge beginnen, Markierungsdaten enthalten.
- Im Rahmen dieses Arbeitsablaufs können nicht numerische Genotypen durch Überprüfen der neu kodiert werden Genotypen numerisch neu kodieren .Dieser Datensatz enthält bereits numerisch codierte Genotypen.
- Wählen Sie als Nächstes die aus Phänotyp Spalte als Binäre Merkmalsvariable .
- Die Kontrollkästchen unter dem Verfügbare Variablen Geben Sie im Feld die auszuführenden Analysetypen an. Wählen Sie für dieses Beispiel nur aus Führen Sie Fall-Kontroll-Assoziationstests durch .
- Wählen Sie eine aus Ausgabeordner und angeben basic_gene_wf als die Name der Workflow-Ausgabe .
- Auf der Anmerkung Wählen Sie auf der Registerkarte die Datei aus sas7bdat als die Annotation SAS-Datensatz .
- Wählen Sie die Spalte aus SNP_ID_rg als die Anmerkungsbeschriftungsvariable , Chr als die Anmerkungsgruppenvariable , Und Position als die Anmerkungspositionsvariable .
- Wählen Sie optional aus GENOME_ACC als die Variable der Zugangsnummer .
- Der Unterteilung Die Registerkarte bietet Optionen zum Filtern einzelner Stichproben (Zeilen) aus dem Datensatz. Dies kann durch Testen einer Teilmenge von SNPs oder an jedem SNP erfolgen und wird durch a gefiltert Mindestanteil nicht fehlender Genotypen . Geben Sie in diesem Fall ein 95 in das Feld ein, um nur Personen einzubeziehen, deren Daten zu 90 % oder mehr in der Tabelle enthalten sind.
- Beachten Sie, dass Ausnahmen von dieser Filterung möglich sind Filtern Sie, um Personen einzuschließen, wo
- Lassen Sie die Merkmalswert von Personen, die in den HWE-Test einbezogen werden sollen leer, um die gesamte Grundgesamtheit in den Test einzubeziehen. Hier kann der phänotypische Wert für betroffene oder nicht betroffene Personen eingegeben werden, um den HWE-Test nur bei Personen dieses Phänotyps durchzuführen.
- Öffne das Filtern Diese Registerkarte bietet Optionen zum Entfernen von SNP-Daten (Spalten) mit einem niedrigen MAF, zu vielen fehlenden Genotypen oder einem Genotyp, der wahrscheinlich nicht in HWE enthalten ist. Stellen Sie die ein Mindestanteil nicht fehlender Genotypen Zu 0,9 , Die Minimale Minor-Allel-Häufigkeit Zu 0,05 , und das Minimaler HWE-p-Wert Zu 0,05 .
- Stellen Sie die ein p-Wert-Grenzwert für Diagramme Zu 05 . Dadurch wird der Schwellenwert für die Bestimmung der signifikanten Marker festgelegt.
- Klicken Laufen um mit der Analyse zu beginnen.
Ergebnisse
- Das Ausgabefenster ist ein JMP-Journal (siehe unten) mit jeder der vier Analysen aus dem Workflow. Jedes der Ergebnisse ist anklickbar und öffnet ein neues Fenster mit den Ergebnissen dieser Analyse. Beachten Sie, dass dieses Journal jederzeit erneut geöffnet und die Ergebnisse überprüft werden können, solange die Dateien nicht von ihrem angegebenen Ort verschoben werden Ausgabeordner .
- Klicken Sie auf das erste Ergebnis Teilmenge und Neuordnung genetischer Daten . Das folgende Fenster wird angezeigt und enthält eine Zusammenfassung der Anzahl der Marker und Personen in der Teilmenge. Die Kriterien für diese Teilmenge wurden im angegeben Unterteilung Tab und hat 244 Personen entfernt, wobei weniger als 95 % der nicht fehlenden Daten vorhanden waren.
- Drücke den Offen Klicken Sie auf die Schaltflächen neben jedem Datensatz, um ihn zu öffnen. Der obere Satz ist der genotypische Teilsatz und der untere Satz ist der entsprechende Annotationsteilsatz.
- Kehren Sie zum Tagebuch zurück und öffnen Sie das Markierungseigenschaften Ergebnisse.
- Die erste Registerkarte gibt eine Übersichtsdiagramm von signifikanten Markern pro Chromosom für das Hardy-Weinberg-Gleichgewicht.
- Hinweis: Jeder Balken im Diagramm kann ausgewählt und in Teilmengen unterteilt werden Drilldowns Wählen Sie einfach den Balken aus, der dem gewünschten Chromosom entspricht, markieren Sie ihn und klicken Sie Erstellen Sie Teilmengen-Genotyp- und Annotationsdatensätze auf der linken Seite des Fensters unter dem Drilldowns Überschrift.
- Einzelne Chromosomen können auch untersucht werden, indem ein interessierendes Chromosom ausgewählt wird Tabs Abschnitt auf der linken Seite des Ergebnisfensters. Wählen Chr. 1 Ergebnisse Und In einem neuen Fenster öffnen . Das resultierende Fenster enthält die HWE-Signifikanz jedes Markers auf Chromosom 1, aufgetragen nach Position, sowie Verteilungen für MAF und Anteil fehlender Genotypen.
- Beachten Sie, dass die Achseneinstellungen für das Überlagerungsdiagramm angepasst werden können, indem Sie in einem beliebigen Diagramm mit der rechten Maustaste auf die Achse klicken.
- Der Manhattan-Grundstück Die Registerkarte zeigt eine Darstellung aller SNPs in den Daten, getrennt und gefärbt nach Chromosomenzahl. Die y-Achse des Manhattan-Diagramms stellt die statistische Signifikanz jedes Markers für das Hardy-Weinberg-Gleichgewicht dar. Das erste Chromosom im Diagramm (schwarz eingefärbt) ist das X-Chromosom.
- Eine Teilmenge kann aus dem Manhattan-Diagramm erstellt werden, indem Sie den Cursor ziehen, um einen Abschnitt der SNPs hervorzuheben, und dann darauf klicken Erstellen Sie Teilmengen-Genotyp- und Annotationsdatensätze auf der linken Seite des Fensters unter dem Drilldowns
- Beachten Sie, dass aus dem Markierungseigenschaften Im Ergebnisfenster können neue Marker und individuelle Kriterien gesetzt und ein neuer Datenteilsatz erstellt werden. Die Filterwerkzeuge befinden sich auf der linken Seite des Fensters. Ein Beispiel für eine Neufilterung und ihre Ausgabezusammenfassung ist unten dargestellt.
- Der Alle Distributionen Auf der Registerkarte werden Verteilungen für MAF und Anteil fehlender Genotypen für jedes Chromosom sowie zusammenfassende Statistiken zu jeder Verteilung angezeigt.
- Der Individueller Anteil fehlender Genotypen Die Registerkarte zeigt eine Verteilung des Anteils fehlender Genotypen in Individuen (Zeilen) sowie zusammenfassende Statistiken.
- Kehren Sie zum Tagebuch zurück und öffnen Sie das Teilmenge und Neuordnung genetischer Daten Ergebnisse. Dies ist die Teilmenge der in der angegebenen Kriterien Filtern Registerkarte und entfernt Markierungen (Spalten) basierend auf MAF, HWE und fehlendem Genotypanteil. Beim Öffnen der Ergebnisse wird im Zusammenfassungsfenster erneut angezeigt, welche Datenpunkte entfernt wurden (8.292 Marker).
- Kehren Sie zum Journal zurück und öffnen Sie die endgültige Ausgabe. Fallkontrollvereinigung . Diese Analyse verwendet einen Chi-Quadrat-Test, um signifikante Marker für das angegebene Merkmal zu identifizieren. Die ausgegebenen Diagramme sind denen aus dem sehr ähnlich Markierungseigenschaften Ausgabe, die Informationen über HWE liefert.
- Genau wie die Ausgabe von Markierungseigenschaften , können einzelne Chromosomen daraus analysiert werden Tabs Abschnitt, und Teilmengen können im erstellt werden Drilldowns Abschnitt, indem Sie interessante Punkte in der Grafik markieren.
- Von dem Manhattan-Grundstück Ziehen Sie den Cursor um die beiden wichtigen SNPs von Chromosom 11, um sie hervorzuheben. Dann auswählen Zeichnen Sie das Merkmal nach Genotyp auf von dem Drilldowns .Dies öffnet eine Verteilung der Genotypen für diese beiden Marker nach Phänotyp.
*Die interaktiven Berichte aus diesem Workflow können auf eingesehen werden JMP Public .
Zusammenfassung
Arbeitsabläufe in JMP Genomics sind eine hervorragende Möglichkeit, mehrere Analysen an einem einzigen Datensatz durchzuführen. Dieser grundlegende Genetik-Workflow ist eine effektive Möglichkeit, schnell die Besonderheiten Ihrer Daten kennenzulernen, Filterkriterien für Marker und Einzelpersonen festzulegen und eine erste Identifizierung der interessierenden Marker zu erhalten. Von dem Drilldowns Im Menü gibt es Optionen für weitere Teilmengen, das Plotten von Merkmalen nach Genotyp und das Durchsuchen verknüpfter Datenbanken über die Genzugangsnummern aus dem Annotationsdatensatz. Dieser Workflow umfasst eine Fall-Kontroll-Analyse, die nur für binäre Merkmale geeignet ist.Für kontinuierliche Merkmale funktioniert eine SNP-Merkmals-Zuordnung (die später in der Serie behandelt wird). Da wir nun ein gutes Verständnis unserer Daten haben und unerwünschte Zeilen und Spalten eliminiert haben, können wir mit einer fundierteren Analyse unserer Teilmengen beginnen.
JMP Genomics verfügt über analytische Pipelines bzw Arbeitsabläufe um eine Reihe von Analysen an einem Datensatz durchzuführen. Der Grundlegender Genetik-Workflow ist eine schnelle und einfache Methode, um ein tieferes Verständnis Ihrer Daten zu erlangen, bevor Sie mit einer tiefergehenden Analyse beginnen. Dieser Arbeitsablauf kodiert Markierungsdaten in ein numerisches Format um, imputiert fehlende genotypische Daten und erstellt Datenteilmengen basierend auf der Minor-Allel-Häufigkeit (MAF), den Anteilen fehlender Genotypen und dem Hardy-Weinberg-Gleichgewicht (HWE).Der Workflow ergibt dann Markierungseigenschaften Ausgabe und führt eine Fallkontrollvereinigung um interessante Marker zu identifizieren. Beachten Sie, dass in diesem Workflow die Fall-Kontroll-Analyse nur für eine binäre phänotypische Variable (betroffen vs. nicht betroffen) nützlich ist. Für kontinuierliche oder diskrete phänotypische Variablen sind andere Analysen wie die SNP-Trait Association (die in einem späteren Beitrag behandelt wird) besser geeignet. In diesem Beispiel untersuchen wir etwa 22.000 Marker in einer Stichprobe von 474 Berner Sennenhunden, die entweder von histiozytären Sarkomen (Tumoren) betroffen oder nicht betroffen sind.
