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为什么需要做meta分析

群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源.

也就是说，如果数据存在群体分层，却不加以控制，那么很容易得到一堆假阳性位点。

当群体出现分层时，常规手段就是将分层的群体独立分析，最后再做meta分析。

1.如何判断群体是否分层

先用plink计算PCA，具体方法详见链接：GWAS群体分层 (Population stratification)：利用plink对基因型进行PCA

随后画出PC1和PC2在不同群体的散点图，观察群体之间是否明显分开，如果明显分开，说明群体分层了，需要独立做关联分析，最后再做meta分析

2.如何做meta分析

这里推荐metal软件做meta分析，理由是简单、易上手。

2.1 下载metal

进入下载链接

metal 提供了三个版本的，分别是Linux，macOS, Windows系统；请自行选择。

这里提供Linux系统的命令：

wget http://csg.sph.umich.edu/abecasis/metal/download/Linux-metal.tar.gz

2.2 解压metal

解压用到的命令如下：

tar -zxvf Linux-metal.tar.gz

2.3 meta分析前的数据准备

假定需要进行meta分析的文档分别为DGI_three_regions.txt 和 magic_SARDINIA.tbl

DGI_three_regions.txt 的内容如下：

magic_SARDINIA.tbl 的内容如下：

那么在meta分析前需要准备一个metal.txt文档，metal.txt文档的内容如下：

解释一下，这个txt文档是什么意思。

这一部分指的是MARKER对应的是DGI_three_regions.txt文档的SNP列名；

WEIGHT对应的是DGI_three_regions.txt文档的SNP列名；

其他的以此类推；

第二个文件的准备方法也是一样的。

2.4 meta分析

很简单的一个命令行就搞定了

metal metal.txt

2.5 结果解读

meta分析后会生成两个文件，分别是 METAANALYSIS1.TBL 和 METAANALYSIS1.TBL.info

METAANALYSIS1.TBL 是meta分析的结果文档；

内容如下：

P-value 即为meta后的关联分析P值；

METAANALYSIS1.TBL.info 是meta分析的说明文档，比如 Marker 指的是什么。

其内容如下：

一行命令学会全基因组关联分析(GWAS)的meta分析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/chenwenyan/p/10912521.html