JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連JMPゲノミクスには、遺伝的変異と形質を関連付けるさまざまなツールがあります。 これらのツールの中で最も簡単なものの 1 つは、 SNP-形質関連。 この分析を実行すると、複数のカテゴリ的または定量化可能な特性の重要なマーカーを迅速に特定できます。 この例では、474 頭のバーニーズ マウンテン ドッグのサンプル中の組織球性肉腫 (腫瘍) の約 22,000 個のマーカーを調査します。 このデータの表現型分類は 2 値 (影響を受けている、または影響を受けていない) です。 ）、 しかしこのガイドは、連続形質だけでなく複数の形質にも機能することに注意してください。
- からゲノミクススターター選択する遺伝学 > GWAS 検査 > SNP 形質関連。
- の中にジェネレーターアルタブで選択GPL15578_geno_num。 sas7bdatとして入力 SAS データセット。
- と書かれた箱の中には、 SNP 変数のリスト形式の仕様、「SNP:」と入力して、「SNP」で始まるすべての列をマーカー列として指定します。
- から利用可能な変数ボックスに表現型を移動します。特性変数ボックス。
- の変数によるボックスは空白のままにすることができます。
- 変数を変数によるボックスで、その変数の一意のエントリごとに個別の分析が実行されます。
- を指定してください出力フォルダ。
- の中にモデル変数タブで、バイナリを選択します特性の種類。 この形質の表現型データは、影響を受けた個体と影響を受けていない個体のみで構成されることに注意してください。
- のリストから利用可能な変数、原点を選択し、クラス変数
- クラス変数は、そのレベルがモデル内で個別のカテゴリを形成する変数です。 この場合、原産地変数には、各サンプルの原産国ごとに異なるレベルがあります。
- の中に固定効果ボックスに「origin」と入力して変数を固定効果として設定します。
- ここで手動で指定できます固定、ランダム、そしてインタラクション効果、 同様に高度なランダム効果モデル オプション。
- 層変数バイナリ形質の層別分析を実行するために選択されます。 この例では、空白のままにします。
- の中に注釈タブで選択GPL15578_anno。 sas7bdatとしてアノテーションSASデータセット。
- このデータセットには、染色体や位置など、各マーカーのアノテーション情報が含まれています。
- SNP_rec_ID を注釈ラベル変数。 この列のエントリは、 SAS データセットを入力します。
- として Chr を選択しますアノテーショングループ変数。 この変数は、結果をさまざまなグループ (この場合は染色体) に分割します。
- として「位置」を選択します。安野ステーション位置変数。
- の中にオプションタブで、数値遺伝子型を選択します。 SNP 変数の形式
0 = 主要対立遺伝子のホモ接合性
1 = ヘテロ接合性
2 = マイナー対立遺伝子のホモ接合性
- したがって、マイナー対立遺伝子のホモ接合性を選択します。トレンド テストで 2 としてコード化する遺伝子型
- の中に関連テストボックスで、「トレンド」を選択します。 遺伝子型が選択されている場合、JMP は遺伝子型に基づいてピアソン カイ二乗検定を実行し、対象のマーカーを決定します。これにより計算時間が増加するため、この例では選択しないままにしておきます。
- の横にあるボックスにチェックを入れますトレンドオッズ比を計算する。 これは、バイナリ特性またはカテゴリ特性に役立ちます。
- の出力タブには、結果に分析を追加するオプションがあります。 オプションには、残差、モデル適合性統計、および R 二乗統計の出力が含まれます。 逆に、有意な p 値を持つマーカーのみを結果に含めるなど、出力を削除することもできます。
- この例の出力では、デフォルトのボックスをオンのままにしておきます。 自由にボックスにチェックを入れて、その結果生じる変化を観察してみてください。
- の中にP 値プロットタブでは、-log10 をそのままにしておきます。 P 値の変換
- のために複数のテストの修正オプションで、FDR を選択します。
- 同じ仮説に対して複数のテストを実行する場合、FDR、つまり誤検出率により誤検知の数が減少します。
- ご希望の場合は、 p値の調整、このタブで 1 つを選択できます。 この例では、調整は行われませんでした。
- をセットするアルファ、関連するマーカーが有意であるとみなされるために必要な p 値のレベルは 0.05 です。
- 走る解析。
結果
- 分析の実行が終了すると、結果ウィンドウが表示され、サマリーチャートこのタブには、各染色体上の重要なマーカーの数が表示されます。
- これらの各染色体は、以下のリストから 1 つ選択することで個別に検査できます。タブ窓の左側に向かいます。 クリックして染色体 11 をさらに検査します第 11 章の結果。クリック「表示」タブを追加するには第 11 章の結果タブをクリックして結果ウィンドウに移動します。
- 各マーカーの p 値が 11 上の位置によってプロットされていることに注目してください。番目この情報は、注釈データセット先ほど追加しました。赤い点線の上にある各マーカー (p = 0.05)は統計学的に重要な。
- 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、誤検出率補正が適用された後の各マーカーの統計的有意性を表します。
- 最後のタブは、火山のプロットプロット上の各点は単一の SNP であり、統計的に最も有意な点がプロットの上部に表示されます。X 軸は各 SNP の変化倍数を示し、より顕著な変化がプロットの両側に現れます。
ドリルダウン
結果ウィンドウの左側には、ドリルダウン関心のあるマーカーをさらに詳細に分析するためのツール。
- まず、データのサブセットを作成するには、結果タブのいずれかでプロット上の点を強調表示し、サブセットの遺伝子型およびアノテーション データ セットの作成のボタンドリルダウン
- 1 つのプロット上の点が強調表示されると、同じ点が他のプロットでも自動的に強調表示されることに注意してください。
- 火山プロット内で最も高い y 値を持つ 2 つの点を強調表示し、サブセット Genot の作成タイプおよび注釈データセット新しいウィンドウが開き、3 つの新しいデータ セットが表示されます。 1 つはこれら 2 つのマーカーからの遺伝子型データ、もう 1 つはそれら 2 つのマーカーの注釈データ、最後はサブセットで強調表示されなかった他のマーカー データです。
- クリック開けるの横にあるボタン遺伝子型データサブセットが開きます。 このデータセットには 2 つの SNP (SNP_rec_8930 と SNP_rec_15469) のみが含まれていることに注意してください。
- クリック開けるの横にあるボタンアノテーションデータ2 つの SNP の注釈が開きます。 両方の SNP が染色体 11 上に位置していることがわかります。
- 結果ウィンドウに戻り、遺伝子型ごとに特性をプロットする以前に選択した 2 つのマーカーの場合。
- これらのプロットは、対象のマーカーごとに、影響を受けた個人と影響を受けていない個人の両方の遺伝子型の分布を示します。 これらの各マーカーの注釈は、 の横にある矢印をクリックすると表示できます。注釈情報。
*この分析のインタラクティブな結果は、次のサイトでご覧いただけます。 JMPパブリック。
JMPゲノミクスマーカーと特性を関連付けるための GWAS ツールが多数あります。 のSNP-形質関連このツールは、大規模なデータ セット内の目的のマーカーを非常に迅速かつ簡単に識別する方法です。 このガイドでは、二値 (影響を受けるまたは影響を受けない) 形質の重要なマーカーを発見しました。 カテゴリ特性や定量化可能な特性を含む、対象となるあらゆる種類の特性に同じツールを使用できることに注意してください。
JMPゲノミクスには、遺伝的変異と形質を関連付けるさまざまなツールがあります。 これらのツールの中で最も簡単なものの 1 つは、 SNP-形質関連。 この分析を実行すると、複数のカテゴリ的または定量化可能な特性の重要なマーカーを迅速に特定できます。 この例では、474 頭のバーニーズ マウンテン ドッグのサンプル中の組織球性肉腫 (腫瘍) の約 22,000 個のマーカーを調査します。 このデータの表現型分類は 2 値 (影響を受けている、または影響を受けていない) です。 ）、 しかしこのガイドは、連続形質だけでなく複数の形質にも機能することに注意してください。
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは@ネタ、
したがって、私の理解が正しければ、最初の画像の各系統 (BIL) の遺伝子型は、その BIL の 8 つの植物すべてで同じです。 2 番目の画像は、各 BIL の遺伝子型です。 あれは正しいですか？
遺伝子型と治療法をランダム化する試験を実施しましたか? それとも、加熱用と対照用の 2 つの別々の試験を実行しましたか?
基本的に、各 BIL の各表現型について、最初に表現型データに対して ANOVA を実行して要約する (熱と対照の応答の違いを取得する) 必要があります。 そうすれば、表現型ごとに BIL ごとに 1 つの値が得られます。 次に、遺伝子型データセットに参加し、各表現型の差異を対象の応答または形質 (治療による変化) として使用して SNP と形質の関連付けを実行できます。 治療による変化がない場合でも、興味深い場合があります。
ANOVA モデルは、トライアル (複数可) の設定方法によって異なります。
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは、私たちの間に誤解があります。私の質問は、同じ JMP ファイルに、同じ BIL の 8 つの値 (*8 行*) を持つ特定の BIL (戻し交配近交系) の表現型情報 (つまり、植物の反復数 4) をどのように挿入できるかということです。熱処理用に 4 植物、対照用に 4 植物)、同じファイルに、各マーカー内の SNP を含む各 BIL のゲノム情報を入れます。つまり、各 BIL は * 1 行* のみです。 私の質問はデータをどのように統合するかではなく、そもそもどのようにして 2 つを統合できるのでしょうか? つまり、同じファイル内の同じ BIL のゲノム情報は 1 行、表現型情報は 8 行になります。 2 番目の質問は、ゲノム ファイル内で、SNP が数字 1 と 3 としてリストされており、1 は文化的な親、3 は野生の親を表します。 JMP はそれを認識しているため、数字を 0 と 2 (ヘテロ接合体は存在しない) に切り替える必要がありますか?
どうもありがとうございます！！
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは、私たちの間に誤解があります
私の質問は、同じJMPファイルに表現型情報をどのように挿入できるかです。
8 つの値 (*8 系統*) を持つ特定の BIL (戻し交配近交系) の
同じ BIL (つまり、プラントの繰り返し - 熱処理用に 4 つのプラントと熱処理用の 4 つのプラント)
control) を使用して、同じファイルに各 BIL のゲノム情報を配置します。
各マーカーの SNP。つまり、各 BIL は *1 行* のみです。
私の質問は、データをどのように統合するかではなく、どのようにして 2 つのデータを統合できるかということです。
最初の場所は？ つまり、ゲノム情報には 1 行、ゲノム情報には 8 行です。
同じファイル内の同じ BIL の表現型情報。
2 番目の質問は、ゲノム ファイル内で、SNP は数字 1 としてリストされています。
3 で、1 は文化的な親、3 は野生の親です。 しなければならない
数字を 0 と 2 に切り替えます (ヘテロ接合体はありません)。
JMPは知っていますか？
どうもありがとうございます！！
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは@ネタ
情報が別のテーブルにある場合は、2 つのテーブルを結合します。 2 つのデータ セットを結合するには、両方のテーブルの各行の識別子が必要になります。 たとえば、遺伝子型データ セットに系統番号と植物番号が 2 つの異なる列としてあり、表現型データにも同じ列がある場合、これら 2 つの列をキーとして使用して、一緒に属する行を識別できます。
「Tables」メニューでJMPの「Join」機能を使用するか、「SAS Data Set Utilities」にあるJMP Genomicsの「Merge」機能を使用できます。 データセットが大きい場合は後者の方が高速になります
いずれの場合でも、SNP 形質分析で使用するために、結果を JMP Genomics の SAS データセットとして保存する必要があります。
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは。助けてくれて本当にありがとう。
しかし、同じファイル内に各行の遺伝子型情報（各マーカーのSNP）がある場合、JMPファイルに各行に複数の表現型データ（たとえば8個）を挿入する方法がまだわかりません。別の行で。 遺伝子型情報 (SNP) とともにではなく、表現型情報を含むファイルを挿入するオプションはありますか?
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは@ネタ、
データテーブルのヘルプ。 つまり、治療対対照の実験を行って、この実験変数 (治療) を考慮して SNP と形質の関連性をモデル化しようとしているようです。上記のブログの例の原点と同じように、[モデル変数] タブの [固定効果] セクションに治療変数を含めます。 ラインとプラント番号の組み合わせを個別の識別子（個々のプラントごとに一意のID）として使用します。
同じタイプ (Continuous、Binary、Nominal...) である限り、最初のタブ (全般) の特性変数セクションに複数の特性 (特性変数) を含めることができます。 各形質は互いに独立して分析されますが、各形質について、処理は SNP 形質関連テスト (テスト対象の各 SNP の補因子) を調整するために使用されます。
見てください？ダイアログの各設定によって、何が予想されるか、そして分析に与える影響についての詳細が得られます。
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは、説明します。
熱ストレス関連の BIL (戻し交配近交系) を特徴付けました。
単一の果実の重さ、果実ごとの種子などの特性があります。
遺伝子地図 (SNP マップ)。 を見つけるためにSNPとTraitの関連付けを実行したい
そのような特性に関連するマーカー。 (BIL のうち) 各行に 4 つあります。
繰り返し（つまり、1 系統あたり 4 植物/処理あたり: コントロール/熱ストレス）。 私
有意な差を得るには繰り返しが良いと考えていますが、
右？しかし、ユーザーガイドには、表現型データの値が 1 つしかありませんでした。
各行。 すべての繰り返しを入れる方法はありますか？
どうもありがとうございます！！
[画像: BILs-traits.jpg]
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは@ネタ、
個人 (行) をプールして、それらが 1 回だけ表示されるようにできるかどうかを尋ねているのですか? それとも、似ている系統の形質（表現型）を強制的に同一にしたいと言っているのでしょうか？ それとも、複数の表現型を追加できるかどうかを尋ねているのでしょうか?
データがどのようなものであるか、またはデータがどのようなものであるかを示す例を示すと役立つかもしれません。
最高、
Re: JMP ゲノミクスとの遺伝的関連、パート 6: SNP 形質の関連こんにちは。BIL 集団に対して SNP と形質の関連付けを実行して、熱ストレス下の表現型形質に関連するマーカーを見つけたいと考えています。
特定の系統の 1 つの表現型データだけでなく、繰り返しとして使用される多数の植物の表現型情報を追加することは可能ですか?
