ldsc corrplot rg

Gráfico de resultados de correlación genética de LDSC.

Descripción general

Este repositorio proporciona nuestro script para reproducir corrplot de correlación genética (Fig. 2) basado en resultados de regresión de puntuación LD bivariada (Kanai, M. et al ., Nat. Genet. 2018).

Requisitos

• R con dplyr y nuestra versión modificada de corrplot (mkanai/corrplot).

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

Gráfico de correlación genética (Fig.2)

Modificamos corrplot para visualizar correlaciones genéticas por pares estimadas mediante regresión de puntuación LD bivariada. Los cuadrados más grandes corresponden a FDR más significativos corrplot(method = 'psquare', p.mat = p.mat, ...) ). Las correlaciones significativas (FDR < 0,05) se indican mediante asteriscos ( corrplot(sig = 'pch', sig.level = 0.05, pch = '*') ).

Uso

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

Entrada: Correlaciones genéticas ( input_rg.txt )

Este archivo proporciona una lista de todas las correlaciones genéticas por pares estimadas mediante el software ldsc. El script espera que todas las filas sean únicas ( es decir, una fila por cada par de rasgos). Los campos obligatorios son los siguientes:

• p1_category : categoría de rasgo del rasgo 1

• p1 : rasgo 1

• p2_category : categoría de rasgo del rasgo 2

• p2 : rasgo 2

• rg : correlación genética

• p : valor p

• q : valor q de FDR

Entrada: lista de rasgos ( traitlist.txt )

Este archivo proporciona una lista de rasgos y sus categorías. Define un color de cada categoría en una figura. Los campos obligatorios son los siguientes:

• CATEGORY : Categoría de rasgo

• TRAIT : Nombre del rasgo

• COLOR : Color de categoría

Producción

A continuación se muestra un resultado de ejemplo. Para obtener la figura publicada, editamos una salida en PDF con Adobe Illustrator.

Citación

El paquete original corrplot :

• Taiyun Wei y Viliam Simko. Paquete R "corrplot": Visualización de una Matriz de Correlación (Versión 0.85). (2018) Disponible en https://github.com/taiyun/corrplot.

Los datos de ejemplo y la figura publicada:

• Kanai, M., y col . El análisis genético de rasgos cuantitativos en la población japonesa vincula los tipos de células con enfermedades humanas complejas. Nat. Gineta. 50 , 390–400 (2018). doi:10.1038/s41588-018-0047-6

Contacto

Masahiro Kanai ([email protected])

http://mkanai.github.io/

Campo de golf

• JENGER (el sitio web del laboratorio)

• El proyecto BioBank Japón

• Centro RIKEN de Ciencias Médicas Integrativas

• Base de datos humana del Centro Nacional de Bases de Datos de Biociencias

• complot

• ldsc