Il existe deux façons d'exécuter une analyse QK dans Génomique JMP . Un exemple utilise le Modèle mixte QK processus qui a été décrit dans un article de blog précédent, Association génétique avec JMP Genomics, partie 3c : modèle mixte QK .Il s'agit d'un outil général qui offre une grande flexibilité, mais qui nécessite que vous construisiez vous-même l'ensemble de données d'entrée.
Une option plus simple est la Flux de travail d'analyse génétique QK , qui effectue toutes les étapes de la Analyse QK et fusionne les données automatiquement. Il est cependant moins souple que le Modèle mixte QK processus : Le flux de travail n'autorise qu'une matrice Q calculée à partir de PCA et une matrice K à partir de calculs IBD à partir du Matrice des relations processus. Dans cet article, nous procédons à une analyse QK en utilisant le flux de travail à l'aide du fichier de données de marqueur riz_genos_recgeno.sas7bdat , et le fichier d'annotation correspondant riz_anno_recgeno.sas7bdat .
- Du Initiation à la génomique menus, choisissez Flux de travail > Avancé > Flux de travail d'analyse QK génétique .
- Sur le Général onglet, sélectionnez rice_genos_recgeno. sas7bdat comme entrée.
- Sélectionner GW comme le Variable de caractère . Le flux de travail QK peut gérer tous les traits à la fois ; mais pour effectuer la compression K Matrix, l'analyse devra être effectuée trait par trait.
- Entrer recgeno : dans la case sous Spécification de style liste des variables SNP .
- Choisissez un Dossier de sortie .
- Sur le Annotation onglet, choisir rice_anno_recgeno. sas7bdat comme le Ensemble de données SAS d'annotations .
- Remplissez le Annotation onglet avec RS_RG comme le Variable d'étiquette d'annotation , chrome comme le Variable de groupe d'annotations et position comme le Variable d'emplacement d'annotation.
- Les options de filtrage des marqueurs sont également disponibles dans cet onglet. Mais pour cet exemple, laissez les filtres vides pour inclure tous les marqueurs.
- Passez maintenant à la Options APC.Ensemble 5 comme le Nombre maximal de composants principaux , qui tentent d'expliquer 50 % de la variance des données (Entrez 0,50 comme le Proportion cumulée de variation à expliquer avec les composantes principales ).
- De l'analyse précédente, nous savons que 5 PC suffisent pour expliquer 50 % de la variance des données.
- Sur le Options de matrice K onglet, cochez la case à côté de Compresser la matrice K .
- Cette option ne sera disponible que si un seul Variable de caractère est précisé sur le Général languette.
- Dans le Options de compression section, définissez la Dimension minimale de la matrice K pour 1 et le Dimension maximale de la matrice K pour 225 .
- Pour permettre à JMP de déterminer les dimensions optimales pour la matrice K, ces cases peuvent être laissées vides.
- Met le Taux de compression pour 1 .
- Cela signifie que la matrice K sera compressée de 10 % à chaque niveau de compression. Des nombres inférieurs pour cette option augmenteront la précision de la compression en provoquant plus d'itérations de compression.
- Sur le Variables de modèle onglet, sélectionnez l'onglet Continu pour Type de trait .
- Ici, des effets supplémentaires (non marqueurs) peuvent être ajoutés au modèle.
- Sur le Choix onglet, spécifiez Génotypes numériques pour le Format des variables de marqueur .
- Désélectionner Génotype du Essais associatifs.Les Génotype effectue des tests du chi carré basés sur les génotypes, alors que le Tendance test effectue un test de Cochran-Armitage. La suppression de l'option de génotype entraîne des temps d'exécution beaucoup plus rapides.
- Laissez les sélections par défaut sur le Graphiques de valeur P.
- Cliquez sur Cours pour lancer l'analyse. Lorsque l'analyse du flux de travail est terminée, les éléments suivants Journal JMP sera affiché.
Résultats
- Clique le ACP pour la stratification de la population result pour afficher les résultats relatifs à la structure de la population et à la matrice Q.
- Les deux ACP 2D & Scores de ligne 3D onglets montrent les relations entre les composants principaux. Les individus qui se regroupent dans ces parcelles seraient considérés comme partageant une ascendance. Le tracé 2D montre la corrélation de chacun des 5 PC entre eux. Dans le tracé 3D, la relation entre 3 PC (sélectionnés sous le tracé) peut être affichée dans un espace tridimensionnel.
- Les Parcelle d'éboulis L'onglet montre le montant de la variance expliquée par chacune des 5 composantes principales.
- Retournez au Journal et ouvrez le Matrice des relations.Ce sont des résultats associés à Identity By Descent et à la matrice K.
- Les Résultats des paires IBD L'onglet montre une distribution des valeurs d'IBD au-dessus du seuil spécifié pour les individus.
- Les Lancer des processus de suivi Le menu de gauche contient des options pour la mise à l'échelle multidimensionnelle et la compression de la matrice K (ce qui a déjà été fait).
- Retournez au Journal et ouvrez le Compression matricielle K.Le graphique montre le nombre de clusters pour chaque itération de compression, les valeurs y inférieures correspondant à une compression plus efficace. La version finale de la matrice K comporte 202 clusters.
- Retournez au Journal et ouvrez le Modèle mixte QK.Les Tableau récapitulatif L'onglet indique le nombre de marqueurs significatifs sur chaque chromosome pour Rendement en grain (GW) . Les barres bleues représentent les résultats du test de tendance. Le test de tendance recherche une relation linéaire dans les scores de tendance lors du passage d'homozygote mineur à hétérozygote à majeur homozygote.
- Sélection de l'un des chromosomes de la Onglets Le menu de gauche affiche un tracé de chaque marqueur sur le chromosome tracé par position. Les marqueurs significatifs se situent au-dessus de la ligne pointillée rouge qui représente notre valeur alpha de 0,05. Ci-dessous le tracé de chrome 3 Résultats .
- Les Parcelle de Manhattan L'onglet montre les marqueurs significatifs par chromosome tels que déterminés par le test de tendance. La ligne pointillée rouge représente à nouveau la valeur alpha de 0,05.
- Les Parcelle de volcan L'onglet donne un diagramme de volcan pour chaque marqueur, avec un effet de génotype d'allèle mineur sur l'axe des x et la valeur de p transformée en log sur l'axe des y. Les points au-dessus de la ligne rouge sont considérés comme significatifs.
- En cliquant sur le Filtre de données locales les options à droite donnent des parcelles de volcan pour chaque chromosome individuel.
- Dans le Analyses descendantes menu, un sous-ensemble peut être créé pour les marqueurs sélectionnés, ou un tracé de Rendement en grains les valeurs par génotype peuvent être créées en sélectionnant Tracé du trait par génotype .
- C'est un excellent moyen de voir rapidement l'effet que différents génotypes ont sur un trait pour un marqueur donné.
- Vous trouverez ci-dessous des tracés trait par génotype à partir de trois marqueurs sur le chromosome 5. Le premier marqueur montre un effet d'allèle mineur positif hautement significatif sur GW. Le deuxième marqueur montre un effet d'allèle mineur légèrement négatif pour GW. Le troisième marqueur n'a pas d'effet significatif sur le rendement en grain.
*Voir les résultats interactifs de cette analyse sur JMP Publique.
Résumé
Il existe plusieurs méthodes pour créer un modèle mixte QK dans JMP Genomics. Les messages précédents décrivaient la création d'un Matrice K, en la compressant , créer une matrice de structure de la population (Q) , et faire un modèle mixte QK séparément. Le flux de travail d'analyse génétique QK gère toutes ces analyses à l'aide d'un seul outil. Gardez à l'esprit qu'il y a moins de flexibilité dans le processus de création de modèle lors de l'utilisation du flux de travail, mais dans la plupart des cas, il produit une sortie similaire.
Il existe deux façons d'exécuter une analyse QK dans JMP Genomics. Un exemple utilise le Modèle mixte QK processus, qui a été décrit dans le Association génétique avec JMP Genomics, partie 3c : modèle mixte QK , et est un outil général qui offre une grande flexibilité, mais vous oblige à créer vous-même l'ensemble de données d'entrée. Une option plus simple est la Flux de travail d'analyse génétique QK , qui effectue toutes les étapes de la Analyse QK et fusionne les données automatiquement. Il est cependant moins souple que le Modèle mixte QK processus : Le flux de travail n'autorise qu'une matrice Q calculée à partir de PCA et une matrice K à partir de calculs IBD à partir du Matrice des relations processus. Dans cet article, nous procédons à une analyse QK en utilisant le flux de travail à l'aide du fichier de données de marqueur riz_genos_recgeno.sas7bdat , et le fichier d'annotation correspondant riz_anno_recgeno.sas7bdat .
