ldsc corrplot rg

LDSC 遗传相关结果的 corrplot

概述

该存储库提供了我们的脚本，用于根据双变量 LD 得分回归结果（Kanai, M. et al ., Nat. Genet. 2018）重现遗传相关性corrplot （图 2）。

要求

• R 与 dplyr 和我们修改版本的 corrplot (mkanai/corrplot)。

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

遗传相关图（图2）

我们修改了 corrplot 以可视化通过双变量 LD 得分回归估计的成对遗传相关性。较大的方块对应于更重要的 FDR corrplot(method = 'psquare', p.mat = p.mat, ...) ）。显着相关性 (FDR < 0.05) 用星号表示 ( corrplot(sig = 'pch', sig.level = 0.05, pch = '*') )。

用法

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

输入：遗传相关性 ( input_rg.txt )

该文件提供了通过 ldsc 软件估计的所有成对遗传相关性的列表。该脚本期望所有行都是唯一的（即每对特征一行）。必填字段如下：

• p1_category ：特征 1 的特征类别
• p1 ：特征1
• p2_category ：特征 2 的特征类别
• p2 ：特质2
• rg ：遗传相关性
• p ：P 值
• q ：FDR q 值

输入：特征列表（ traitlist.txt ）

该文件提供了特征及其类别的列表。它定义了图中每个类别的颜色。必填字段如下：

• CATEGORY : 特质类别
• TRAIT : 特质名称
• COLOR ：类别颜色

输出

下面显示了示例输出。为了获得发布的图表，我们使用 Adob​​e Illustrator 编辑了 pdf 输出。

引文

原始corrplot包：

• 魏泰云和维利亚姆·西姆科。 R 包“corrplot”：相关矩阵的可视化（版本 0.85）。 (2018) 可从 https://github.com/taiyun/corrplot 获取。

示例数据和发布的图：

• 卡奈，M.，等人。对日本人群数量性状的遗传分析将细胞类型与复杂的人类疾病联系起来。纳特。热内特. 50、390-400 （2018）。 doi:10.1038/s41588-018-0047-6

接触

金井正宏 ([email protected])

http://mkanai.github.io/

链接

• JENGER（实验室网站）
• 日本生物银行项目
• 理化学研究所综合医学中心
• 国家生物科学数据库中心人类数据库
• 坐标图
• LDSC