GWAS分析中曼哈顿图如何添加基因信息

大家好,我是邓飞,虽然我知道GWAS分析后一定是要有曼哈顿图的,没有曼哈顿图的GWAS没有灵魂,但是,谁能想到,需要在曼哈顿图上添加上基因,怎么不在上面画蒙娜丽莎呢???

既然有需求,那就研究一下吧,毕竟,解决问题就意味着能力提升,做困难的事情,能力提升得更快,像我这种凡事依赖ChatGPT的人,如果ChatGPT能解决,我是肯定不会看说明文档的。

之前,我看过高手和小白的区别,小白都去知乎和csdn上找答案了,然后关注了一堆公众号。高手直接去看说明文档了。我充分体验到从小白到高手的过程,要是能当小白,我肯定不愿意看说明文档的。但是网上真的找不到,ChatGPT也是错误百出,于是,我就翻开说明文档,一下就搞定了,很快的。有点不真实,赶紧写篇博客,介绍一下如何对曼哈顿图中添加基因信息。

应用场景:

GWAS分析后,对结果进行曼哈顿图绘制,对显著性位点基因型基因注释

曼哈顿图的数据哪里来?当然是GWAS分析而来,GWAS有不同的模型,得到的结果都是类似的:SNP、染色体、物理位置、P值,这些就够了:

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下面就是把这个基因名,添加到上面的曼哈顿图上面了。

关键参数介绍:

  • highlight = xx$SNP,这个是指明需要高亮的位点,SNP名称对应的又染色体和物理位置的信息,所以只需要指定SNP的名称就行了,一个向量,有几个基因,就高亮几个SNP,一个也行,八个也行。我曾经准备了所有的SNP信息,事实证明我想复杂了。

  highlight.text = xx$gene,基因名和SNP需要一一对应。

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如果你还没有学会,那就点击文末链接系统学习吧!

GWAS分析先做后学

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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