ldsc corrplot rg

Korrelationsdiagramm der genetischen LDSC-Korrelationsergebnisse

Überblick

Dieses Repo stellt unser Skript zur Reproduktion des genetischen corrplot (Abb. 2) basierend auf bivariaten LD-Score-Regressionsergebnissen bereit (Kanai, M. et al ., Nat. Genet. 2018).

Anforderungen

• R mit dplyr und unserer modifizierten Version von corrplot (mkanai/corrplot).

install.packages("dplyr")
devtools::install_github("mkanai/corrplot")

Genetisches Korrelationsdiagramm (Abb. 2)

Wir haben corrplot modifiziert, um paarweise genetische Korrelationen zu visualisieren, die über die bivariate LD-Score-Regression geschätzt wurden. Größere Quadrate entsprechen signifikanteren FDRs corrplot(method = 'psquare', p.mat = p.mat, ...) ). Signifikante Korrelationen (FDR < 0,05) werden durch Sternchen angezeigt ( corrplot(sig = 'pch', sig.level = 0.05, pch = '*') ).

Verwendung

Rscript plot_corrplot_rg.R input_example/input_rg.txt input_example/traitlist.txt

Eingabe: Genetische Korrelationen ( input_rg.txt )

Diese Datei enthält eine Liste aller paarweisen genetischen Korrelationen, die mit der ldsc-Software geschätzt wurden. Das Skript geht davon aus, dass alle Zeilen eindeutig sind ( d. h. eine Zeile pro Merkmalspaar). Die erforderlichen Felder lauten wie folgt:

• p1_category : Merkmalskategorie von Merkmal 1

• p1 : Merkmal 1

• p2_category : Merkmalskategorie von Merkmal 2

• p2 : Merkmal 2

• rg : Genetische Korrelation

• p : P-Wert

• q : FDR q-Wert

Eingabe: Merkmalsliste ( traitlist.txt )

Diese Datei enthält eine Liste von Merkmalen und deren Kategorien. Es definiert eine Farbe jeder Kategorie in einer Figur. Die erforderlichen Felder lauten wie folgt:

• CATEGORY : Eigenschaftskategorie

• TRAIT : Name der Eigenschaft

• COLOR : Kategoriefarbe

Ausgabe

Eine Beispielausgabe ist unten dargestellt. Um die veröffentlichte Abbildung zu erhalten, haben wir eine PDF-Ausgabe mit Adobe Illustrator bearbeitet.

Zitat

Das ursprüngliche corrplot Paket:

• Taiyun Wei und Viliam Simko. R-Paket „corrplot“: Visualisierung einer Korrelationsmatrix (Version 0.85). (2018) Verfügbar unter https://github.com/taiyun/corrplot.

Die Beispieldaten und die veröffentlichte Abbildung:

• Kanai, M., et al . Die genetische Analyse quantitativer Merkmale in der japanischen Bevölkerung bringt Zelltypen mit komplexen menschlichen Krankheiten in Verbindung. Nat. Genet. 50 , 390–400 (2018). doi:10.1038/s41588-018-0047-6

Kontakt

Masahiro Kanai ([email protected])

http://mkanai.github.io/

Links

• JENGER (die Website des Labors)

• Das BioBank Japan-Projekt

• RIKEN-Zentrum für integrative medizinische Wissenschaften

• Humandatenbank des National Bioscience Database Center

• corrplot

• ldsc