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JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 2: 基本的な遺伝学のワークフロー (症例管理)

JMPゲノミクス分析パイプラインがある、またはワークフローデータセットに対して一連の分析を実行します。 の基本的な遺伝学のワークフローは、より詳細な分析を開始する前に、データをより深く理解するための迅速かつ簡単な方法です。 このワークフローは、マーカー データを数値形式に再コード化し、欠落している遺伝子型データを代入し、マイナー アレル頻度 (MAF)、欠落している遺伝子型の割合、およびハーディ ワインバーグ平衡 (HWE) に基づいてデータ サブセットを作成します。 ワークフローは次のようになります。マーカーのプロパティを出力して実行しますケースコントロール協会対象のマーカーを特定します。 このワークフローでは、ケース コントロール分析はバイナリ表現型変数 (影響を受けるか受けないか) に対してのみ有用であることに注意してください。 連続的または離散的な表現型変数の場合は、SNP 形質関連 (後の投稿で説明します) などの他の分析がより適切です。 この例では、組織球性肉腫 (腫瘍) の影響を受けている、または影響を受けていない 474 頭のバーニーズ マウンテン ドッグのサンプル中の約 22,000 個のマーカーを調査します。

1. データセットを開くsas7bdatそしてそれを検査します。 注意してください。表現型列には 2 つのレベルがあります。腫瘍のある犬の場合は「組織球性肉腫」、腫瘍のない犬の場合は「影響なし」です。 これらはバイナリ (0 または 1) 変数として再コード化する必要があります。
   • このデータがどのようにインポートされたかについて詳しくは、 JMP 、このシリーズの前の投稿を参照してください。 JMP Genomics との遺伝的関連、パート 1: データのインポートとクリーニング。
2. ハイライト表示表現型列ヘッダーのセルをクリックして列を選択します。 データの上にあるツールバーで、再コード化アイコン (下で強調表示されています)。 このツールを使用すると、特定の列のすべてのレベルを迅速に再コード化できます。
3. 結果のウィンドウが開いたら、次のように入力します0影響を受けていない表現型については、 1 HS 表現型の場合新しい価値観列をクリックし、終わり。 データセットに新しい列を含めるためのオプションを含むドロップダウン メニューが表示されます。 選択する所定の位置に古い表現型列を新しく再コード化された列に置き換えます。 データセットはワークフローの入力として使用されるため、保存します。
4. バイナリ表現型データが保存されたので、画面に戻ります。ゲノミクススターターメニューを選択してワークフロー > 基本 > 基本的な遺伝学のワークフロー。
5. の中に一般的なタブで、新しく保存したファイルを選択しますsas7bdatとして入力 SAS データセット。
6. と書かれた箱の中には、マーカー遺伝子型変数の接頭辞、「」と入力します。レッジェノ: 」を使用して、その文字列で始まるすべての列名にマーカー データが含まれることを指定します。
7. このワークフローの一部として、非数値遺伝子型は、遺伝子型を数値的に再コード化するこのデータセットにはすでに遺伝子型が数値的にコード化されています。
8. 次に、表現型列としてバイナリ特性変数。
9. 下のチェックボックスは、利用可能な変数ボックスで、実行する分析の種類を指定します。 この例では、のみを選択します症例と対照の関連テストを実行する。
10. を選択してください出力フォルダそして指定しますBasic_gene_wfとしてワークフロー出力名。
11. で注釈タブでファイルを選択しますsas7bdatとしてアノテーションSASデータセット。
12. 列を選択してくださいSNP_ID_rgとして注釈ラベル変数、クロとしてアノテーショングループ変数、 そして位置として注釈の位置変数。
13. 必要に応じて、選択しますゲノム_ACCとしてアクセッション番号変数。

 

14. のサブセット化タブには、データセットから個々のサンプル (行) をフィルターするオプションが表示されます。 これは、SNP のサブセットまたはすべての SNP をテストすることで実行でき、欠損していない遺伝子型の最小割合。 この場合、次のように入力します。 95ボックスにチェックを入れると、表にデータの 90% 以上が存在する個人のみが含まれます。
    • このフィルタリングの例外は、以下の個人を含めるためにフィルタリングします。
15. 出てHWE テストに含める個人の特性値母集団全体をテストに含める場合は空白にします。 影響を受けているまたは影響を受けていない個人の表現型の値をここに入力すると、その表現型の個人に対してのみ HWE テストを実行できます。
16. を開きますフィルタリングこのタブには、MAF が低い、欠落している遺伝子型が多すぎる、または HWE に存在しない可能性が高い SNP データ (列) を削除するオプションが表示されます。 をセットする欠損していない遺伝子型の最小割合に0.9 、最小マイナー対立遺伝子頻度に0.05 、 そしてその最小 HWE p 値に0.05 。
17. をセットするプロットの p 値カットオフに05 。 これにより、どのマーカーが重要であるかを判断するためのしきい値が設定されます。

 

18. クリック走る分析を開始します。

結果

19. 出力ウィンドウは、ワークフローからの 4 つの分析がそれぞれ含まれる JMP ジャーナル (下図) になります。 各結果をクリックすると、新しいウィンドウが開き、その分析結果が表示されます。 ファイルが指定された場所から移動されない限り、いつでもこのジャーナルを再度開いて結果を再検査できることに注意してください。出力フォルダ。                                                    
20. 最初の結果をクリックします遺伝データのサブセット化と並べ替え。 以下のウィンドウが表示され、サブセット内のマーカーと個人の数の概要が表示されます。 このサブセットの基準は、サブセット化タブに移動し、欠落していないデータが 95% 未満である 244 人の個人を削除しました。
21. クリック開ける各データセットの横にあるボタンをクリックしてデータセットを開きます。 上のセットは遺伝子型のサブセットで、下のセットは対応するアノテーションのサブセットです。
22. 日記に戻り、マーカーのプロパティ結果。
23. 最初のタブには、サマリーチャートハーディ・ワインバーグ平衡における染色体別の重要なマーカーの解析。

• 注: グラフ上の各バーを選択し、サブセット化することができます。ドリルダウン目的の染色体に対応するバーを選択し、強調表示してクリックするだけです。サブセットの遺伝子型およびアノテーション データ セットの作成窓の左側の下にあるドリルダウン見出し。

24. 目的の染色体を選択して個々の染色体を検査することもできます。タブ結果ウィンドウの左側にあるセクション。 選択する第 1 章の結果そして新しいウィンドウで開きます。 結果として得られるウィンドウには、位置ごとにプロットされた染色体 1 上の各マーカーの HWE 重要性と、MAF および欠損遺伝子型の割合の分布が表示されます。
    • オーバーレイ プロットの軸設定は、任意のプロット上の軸を右クリックすることで調整できることに注意してください。
25. のマンハッタン・プロットタブには、データ内のすべての SNP のプロットが染色体番号ごとに分離され、色分けされて表示されます。 マンハッタン プロットの y 軸は、ハーディ ワインバーグ平衡に対する各マーカーの統計的有意性を表します。 プロット上の最初の染色体 (黒色) は X 染色体です。

• カーソルをドラッグして SNP のセクションを強調表示し、クリックすることで、マンハッタン プロットからサブセットを作成できます。サブセットの遺伝子型およびアノテーション データ セットの作成窓の左側の下にあるドリルダウン

26. から注意してくださいマーカーのプロパティ結果ウィンドウでは、新しいマーカーと個々の基準を設定して、新しいデータ サブセットを作成できます。 フィルター ツールはウィンドウの左側にあります。 再フィルタリングの例とその出力概要を以下に示します。
27. のすべてのディストリビューションタブには、各染色体の MAF と欠損遺伝子型の割合の分布、および各分布の概要統計が表示されます。
28. の個々の欠損遺伝子型の割合タブには、個人 (行) における欠損遺伝子型の割合の分布と要約統計が表示されます。
29. ジャーナルに戻り、遺伝データのサブセット化と並べ替え結果。 これは、で指定された基準のサブセットです。フィルタリングタブをクリックし、MAF、HWE、および欠落している遺伝子型の割合に基づいてマーカー (列) を削除します。 結果を開くと、概要ウィンドウに、削除されたデータ ポイント (8,292 マーカー) が再び表示されます。
30. ジャーナルに戻り、最終出力を開きます。ケースコントロール協会。 この分析では、カイ二乗検定を使用して、指定された形質の重要なマーカーを特定します。 出力されたプロットは、マーカーのプロパティ出力。HWE に関する情報が得られます。
    • からの出力と同じようにマーカーのプロパティ、個々の染色体は、タブセクションでサブセットを作成できます。ドリルダウングラフ上の関心のある点を強調表示してセクションを作成します。
31. からマンハッタン・プロットタブで、染色体 11 の 2 つの重要な SNP の周囲にカーソルをドラッグして強調表示します。 次に選択します遺伝子型ごとに特性をプロットするからドリルダウンこれにより、これら 2 つのマーカーの遺伝子型の分布が表現型ごとに開きます。

*このワークフローの対話型レポートは、 JMPパブリック。

まとめ

JMP Genomics のワークフローは、単一のデータセットに対して複数の分析を実行するための優れた方法です。 この基本遺伝学ワークフローは、データの詳細を迅速に学習し、マーカーと個人の両方のフィルター基準を設定し、対象のマーカーの初期識別を取得する効果的な方法です。 からドリルダウンメニューには、さらにサブセット化するオプション、遺伝子型ごとに形質をプロットするオプション、およびアノテーション データ セットからの遺伝子アクセッション番号を介してリンクされたデータベースを探索するオプションがあります。 このワークフローには、バイナリ特性にのみ適したケース コントロール分析が含まれています。連続形質の場合、SNP と形質の関連付けが機能します (これについては、このシリーズの後半で説明します)。 データをよく理解し、不要な行と列を削除したので、サブセットに対してより堅牢な分析を開始できるようになりました。

JMP Genomics には分析パイプラインまたはワークフローデータセットに対して一連の分析を実行します。 の基本的な遺伝学のワークフローは、より詳細な分析を開始する前に、データをより深く理解するための迅速かつ簡単な方法です。 このワークフローは、マーカー データを数値形式に再コード化し、欠落している遺伝子型データを代入し、マイナー アレル頻度 (MAF)、欠落している遺伝子型の割合、およびハーディ ワインバーグ平衡 (HWE) に基づいてデータ サブセットを作成します。ワークフローは次のようになります。マーカーのプロパティを出力して実行しますケースコントロール協会対象のマーカーを特定します。 このワークフローでは、ケース コントロール分析はバイナリ表現型変数 (影響を受けるか受けないか) に対してのみ有用であることに注意してください。 連続的または目立たない表現型変数の場合は、SNP 形質関連 (後の投稿で説明します) などの他の分析がより適切です。 この例では、組織球性肉腫 (腫瘍) の影響を受けている、または影響を受けていない 474 頭のバーニーズ マウンテン ドッグのサンプル中の約 22,000 個のマーカーを調査します。