JMP Génomique dispose de pipelines analytiques ou Flux de travail effectuer une série d’analyses sur un ensemble de données. Le Flux de travail génétique de base est une méthode simple et rapide pour mieux comprendre vos données avant de commencer une analyse plus approfondie. Ce flux de travail recode les données des marqueurs dans un format numérique, impute les données génotypiques manquantes et crée des sous-ensembles de données basés sur la fréquence des allèles mineurs (MAF), les proportions de génotypes manquants et l'équilibre de Hardy-Weinberg (HWE). Le workflow donne alors Propriétés du marqueur sortie et effectue un Association cas-témoins pour identifier les marqueurs d’intérêt. Notez que dans ce flux de travail, l’analyse cas-témoins n’est utile que pour une variable phénotypique binaire (affectée ou non affectée). Pour les variables phénotypiques continues ou discrètes, d'autres analyses telles que l'association SNP-Trait (qui sera abordée dans un article ultérieur) sont plus appropriées. Dans cet exemple, nous explorons environ 22 000 marqueurs dans un échantillon de 474 bouviers bernois qui sont affectés ou non par les sarcomes histiocytaires (tumeurs).
- Ouvrir l'ensemble de données sas7bdat et inspectez-le. Notez que le phénotype La colonne comporte deux niveaux : « sarcome histiocytaire » pour les chiens avec une tumeur et « non affecté » pour les chiens qui n'en ont pas. Ceux-ci doivent être recodés sous forme de variable binaire (0 ou 1).
- Mettre en évidence le phénotype colonne en cliquant sur la cellule d’en-tête de colonne. Dans la barre d'outils au-dessus des données, cliquez sur le bouton Recoder icône (mis en évidence ci-dessous). Cet outil permet un recodage rapide de tous les niveaux dans une colonne donnée.
- Lorsque la fenêtre résultante s'ouvre, entrez 0 pour les phénotypes non affectés et 1 pour les phénotypes HS dans le Nouvelles valeurs colonne, puis cliquez sur Fait . Un menu déroulant apparaîtra avec des options pour inclure la nouvelle colonne dans l'ensemble de données. Sélectionner En place pour remplacer l'ancienne colonne de phénotype par la nouvelle colonne recodée. Enregistrez l'ensemble de données, car il sera utilisé comme entrée pour le flux de travail.
- Une fois les données phénotypiques binaires enregistrées, revenez au Débutant en génomique menu et sélectionnez Flux de travail > De base > Flux de travail génétique de base .
- Dans le Général onglet, sélectionnez le nouveau enregistré sas7bdat comme le Ensemble de données SAS d'entrée .
- Dans la boîte étiquetée Préfixe des variables de génotype marqueur , tapez " recgeno : " pour spécifier que tous les noms de colonnes commençant par cette chaîne de caractères contiennent des données de marqueur.
- Dans le cadre de ce flux de travail, les génotypes non numériques peuvent être recodés en vérifiant les Recoder numériquement les génotypes .Cet ensemble de données contient déjà des génotypes codés numériquement.
- Ensuite, sélectionnez le phénotype colonne comme Variable de trait binaire .
- Les cases à cocher sous le Variables disponibles La case précise les types d’analyses à exécuter. Pour cet exemple, sélectionnez uniquement Effectuer des tests d'association cas-témoins .
- Sélectionnez un Dossier de sortie et préciser basic_gene_wf comme le Nom de la sortie du flux de travail .
- Sur le Annotation onglet, sélectionnez le fichier sas7bdat comme le Ensemble de données SAS d'annotation .
- Sélectionnez la colonne SNP_ID_rg comme le Variable d'étiquette d'annotation , Chr comme le Variable de groupe d'annotations , et Position comme le Variable d'emplacement d'annotation .
- En option, sélectionnez GENOME_ACC comme le Variable du numéro d’accession .
- Le Sous-ensemble L'onglet donne des options pour filtrer des échantillons individuels (lignes) de l'ensemble de données. Cela peut être fait en testant un sous-ensemble de SNP ou sur chaque SNP et est filtré par un Proportion minimale de génotypes non manquants . Dans ce cas, saisissez 95 dans la case pour inclure uniquement les individus dont 90 % ou plus de leurs données sont présentes dans le tableau.
- Notez que des exceptions à ce filtrage peuvent être faites dans le Filtrer pour inclure les individus où
- Quitter le Valeur des traits des individus à inclure dans le test HWE vide pour inclure toute la population dans le test. La valeur phénotypique des individus affectés ou non peut être saisie ici pour effectuer le test HWE uniquement sur les individus de ce phénotype.
- Ouvrez le Filtration Cet onglet propose des options pour supprimer les données SNP (colonnes) avec un MAF faible, trop de génotypes manquants ou un génotype qui n'est probablement pas dans HWE. Met le Proportion minimale de génotypes non manquants à 0,9 , le Fréquence minimale des allèles mineurs à 0,05 , et le Valeur p HWE minimale à 0,05 .
- Met le Seuil de valeur p pour les tracés à 05 . Cela définit le seuil pour déterminer quels marqueurs sont significatifs.
- Cliquez sur Courir pour commencer l'analyse.
Résultats
- La fenêtre de sortie sera un journal JMP (illustré ci-dessous) avec chacune des quatre analyses du flux de travail. Chacun des résultats est cliquable et ouvre une nouvelle fenêtre avec les résultats de cette analyse. Notez que ce journal peut être rouvert et les résultats réexaminés à tout moment tant que les fichiers ne sont pas déplacés de leur emplacement spécifié. Dossier de sortie .
- Cliquez sur le premier résultat Sous-ensemble et réorganisation des données génétiques . La fenêtre ci-dessous apparaîtra donnant un résumé du nombre de marqueurs et d'individus dans le sous-ensemble. Les critères pour ce sous-ensemble ont été spécifiés dans le Sous-ensemble et a supprimé 244 individus avec moins de 95 % de données non manquantes.
- Clique le Ouvrir boutons à côté de chaque ensemble de données pour les ouvrir. L'ensemble supérieur est le sous-ensemble génotypique et l'ensemble inférieur est le sous-ensemble d'annotation correspondant.
- Revenez au journal et ouvrez le Propriétés du marqueur résultats.
- L'onglet initial donne un Tableau récapitulatif de marqueurs significatifs par chromosome pour l'équilibre de Hardy Weinberg.
- Remarque : Chacune des barres du graphique peut être sélectionnée et sous-ensemble dans le Explorations approfondies Sélectionnez simplement la barre correspondant au chromosome souhaité, mettez-la en surbrillance et cliquez sur Créer des ensembles de données de génotype et d'annotation de sous-ensembles à gauche de la fenêtre sous le Explorations approfondies titre.
- Les chromosomes individuels peuvent également être examinés en sélectionnant un chromosome d'intérêt parmi les Onglets section sur le côté gauche de la fenêtre des résultats. Sélectionner Chr 1 Résultats et Ouvrir dans une nouvelle fenêtre . La fenêtre résultante présente la signification HWE de chaque marqueur sur le chromosome 1, tracée par position ainsi que les distributions pour le MAF et la proportion de génotype manquant.
- Notez que les paramètres des axes du tracé de superposition peuvent être ajustés en cliquant avec le bouton droit sur l'axe de n'importe quel tracé.
- Le Intrigue de Manhattan L'onglet montre un tracé de chaque SNP dans les données séparé et coloré par numéro de chromosome. L'axe y du tracé de Manhattan représente la signification statistique de chaque marqueur de l'équilibre de Hardy Weinberg. Le premier chromosome sur le tracé (coloré en noir) est le chromosome X.
- Un sous-ensemble peut être créé à partir du tracé de Manhattan en faisant glisser le curseur pour mettre en surbrillance une section de SNP, puis en cliquant sur Créer des ensembles de données de génotype et d'annotation de sous-ensembles à gauche de la fenêtre sous le Explorations approfondies
- Notez que dès le Propriétés du marqueur fenêtre de résultats, un nouveau marqueur et des critères individuels peuvent être définis et un nouveau sous-ensemble de données créé. Les outils de filtrage sont situés à gauche de la fenêtre. Un exemple de refiltrage et son résumé de sortie sont présentés ci-dessous.
- Le Toutes les distributions L'onglet donne les distributions du MAF et de la proportion de génotypes manquants pour chaque chromosome ainsi que des statistiques récapitulatives de chaque distribution.
- Le Proportion de génotypes individuels manquants L'onglet donne une répartition de la proportion de génotypes manquants chez les individus (lignes) ainsi que des statistiques récapitulatives.
- Retourner au journal ouvrir le Sous-ensemble et réorganisation des données génétiques résultats. Il s'agit du sous-ensemble des critères spécifiés dans le Filtration et supprime les marqueurs (colonnes) basés sur le MAF, le HWE et la proportion de génotypes manquants. Lorsque les résultats sont ouverts, la fenêtre récapitulative affichera à nouveau quels points de données ont été supprimés (8 292 marqueurs).
- Revenez au journal et ouvrez la sortie finale, Association cas-témoins . Cette analyse utilise un test du chi carré pour identifier les marqueurs significatifs pour le trait spécifié. Les tracés générés sont très similaires à ceux du Propriétés du marqueur sortie, qui donne des informations sur HWE.
- Tout comme la sortie de Propriétés du marqueur , les chromosomes individuels peuvent être analysés à partir du Onglets section et des sous-ensembles peuvent être créés dans la Explorations approfondies section en mettant en évidence les points d’intérêt sur le graphique.
- Du Intrigue de Manhattan onglet, faites glisser le curseur autour des deux SNP significatifs du chromosome 11 pour les mettre en surbrillance. Sélectionnez ensuite Caractère de parcelle par génotype du Explorations approfondies .Cela ouvre une répartition des génotypes de ces deux marqueurs par phénotype.
*Les rapports interactifs de ce workflow peuvent être consultés sur JMP Public .
Résumé
Les flux de travail dans JMP Genomics constituent un excellent moyen d'effectuer plusieurs analyses sur un seul ensemble de données. Ce flux de travail génétique de base est un moyen efficace d'apprendre rapidement les tenants et aboutissants de vos données, de définir des critères de filtrage pour les marqueurs et les individus, et d'obtenir une première identification des marqueurs d'intérêt. Du Explorations approfondies Dans le menu, il existe des options pour davantage de sous-ensembles, le traçage des traits par génotype et l'exploration des bases de données liées via les numéros d'accession des gènes de l'ensemble de données d'annotation. Ce flux de travail comprend une analyse cas-témoins, qui n'est appropriée que pour les traits binaires.Pour les traits continus, une association SNP-Trait fonctionnera (qui sera abordée plus tard dans la série). Maintenant que nous comprenons bien nos données et que nous avons éliminé les lignes et colonnes indésirables, nous pouvons commencer une analyse plus robuste de nos sous-ensembles.
JMP Genomics dispose de pipelines analytiques ou Flux de travail effectuer une série d’analyses sur un ensemble de données. Le Flux de travail génétique de base est une méthode simple et rapide pour mieux comprendre vos données avant de commencer une analyse plus approfondie. Ce flux de travail recode les données des marqueurs dans un format numérique, impute les données génotypiques manquantes et crée des sous-ensembles de données basés sur la fréquence des allèles mineurs (MAF), les proportions de génotypes manquants et l'équilibre de Hardy-Weinberg (HWE).Le workflow donne alors Propriétés du marqueur sortie et effectue un Association cas-témoins pour identifier les marqueurs d’intérêt. Notez que dans ce flux de travail, l’analyse cas-témoins n’est utile que pour une variable phénotypique binaire (affectée ou non affectée). Pour les variables phénotypiques continues ou discrètes, d'autres analyses telles que l'association SNP-Trait (qui sera abordée dans un article ultérieur) sont plus appropriées. Dans cet exemple, nous explorons environ 22 000 marqueurs dans un échantillon de 474 bouviers bernois qui sont affectés ou non par les sarcomes histiocytaires (tumeurs).
