ldsc corrplot rg

gráfico de resultados de correlação genética LDSC

Visão geral

Este repositório fornece nosso script para reproduzir corrplot de correlação genética (Fig. 2) com base nos resultados de regressão de pontuação LD bivariada (Kanai, M. et al ., Nat. Genet. 2018).

Requisitos

• R com dplyr e nossa versão modificada do corrplot (mkanai/corrplot).

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

Gráfico de correlação genética (Fig. 2)

Modificamos o corrplot para visualizar correlações genéticas pareadas estimadas por meio de regressão bivariada do escore LD. Quadrados maiores correspondem a FDRs mais significativos ( corrplot(method = 'psquare', p.mat = p.mat, ...) ). Correlações significativas (FDR <0,05) são indicadas por 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: correlações genéticas ( input_rg.txt )

Este arquivo fornece uma lista de todas as correlações genéticas pareadas estimadas por meio do software ldsc. O script espera que todas as linhas sejam únicas ( ou seja, uma linha para cada par de características). Os campos obrigatórios são os seguintes:

• p1_category : categoria de característica da característica 1

• p1 : Característica 1

• p2_category : categoria de característica da característica 2

• p2 : Característica 2

• rg : Correlação genética

• p : Valor P

• q : valor q do FDR

Entrada: lista de características ( traitlist.txt )

Este arquivo fornece uma lista de características e suas categorias. Define uma cor de cada categoria em uma figura. Os campos obrigatórios são os seguintes:

• CATEGORY : Categoria de característica

• TRAIT : Nome da característica

• COLOR : Cor da categoria

Saída

Um exemplo de saída é mostrado abaixo. Para obter a figura publicada, editamos uma saída em PDF usando Adobe Illustrator.

Citação

O pacote corrplot original:

• Taiyun Wei e Viliam Simko. Pacote R "corrplot": Visualização de uma Matriz de Correlação (Versão 0.85). (2018) Disponível em https://github.com/taiyun/corrplot.

Os dados de exemplo e a figura publicada:

• Kanai, M., et ai . A análise genética de características quantitativas na população japonesa liga os tipos de células a doenças humanas complexas. Nat. Geneta. 50 , 390–400 (2018). doi:10.1038/s41588-018-0047-6

Contato

Masahiro Kanai ([email protected])

http://mkanai.github.io/

Ligações

• JENGER (o site do laboratório)

• O Projeto BioBank Japão

• Centro RIKEN de Ciências Médicas Integrativas

• Centro Nacional de Banco de Dados de Biociências Banco de Dados Humanos

• plotagem

• ldsc