GWAS的meta分析：控制假阳的常见手段之一
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相信各位小伙伴在学习GWAS原理时对GWAS的作图群体有了一定的了解，在林木、农作物等生长时间较长的物种来说，构建子代、RIL甚至NAM群体需要较长的时间，在群体构建完成之前，GWAS是少有的自然群体适合做的分析之一。尽管如此，受限于自然群体的特性，自然群体无法获得明确的谱系，一般都是通过基因型PCA确定亲缘关系，减少假阳性。因此当群体出现分层时，常规手段是将分层的群体独立进行分析，最后再做meta分析。
1、如何判断群体是否分层
首先使用plink计算PCA，具体方法详见小果往期公众号。
绘制出不同群体PC1、PC2的双标图后，就可以观察群体之间是否明显分开，如果群体明显分层了，需要单独进行关联分析，最后在做meta分析。
2、如何做meta分析
这里小果推荐使用metal进行meta分析，原因当然是简单好用，还有windows版呢。下载链接如下：
http://csg.sph.umich.edu/abecasis/metal/download/
wget
http://csg.sph.umich.edu/abecasis/metal/download/Linux-metal.tar.gz
解压软件：
tar -zxvf Linux-metal.tar.gz
分析的文件来源于metal的示例数据,解压后的文件夹中包含两个示例文件,咱使用./generic-metal/examples/GlucoseExample下的数据进行演示
示例文件中运行meta分析的文档分别为DGI_three_regions.txt和magic_SARDINIA.tbl，
DGI_three_regions.txt如下所示
magic_SARDINIA.tbl如下所示
运行分析前需要准备一个metal.txt文件，如下图所示
其中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；相当于metal分析的config文件。
运行代码
metal metal.txt
进行meta分析，meta分析后会生成两个文件，分别是METAANALYSIS1.TBL和 METAANALYSIS1.TBL.info
其中METAANALYSIS1.TBL 是meta分析的结果文档；
我们一般主要专注meta分析后的pvalue。
METAANALYSIS1.TBL.info文件主要是对METAANALYSIS1.TBL的注释，感兴趣的可以仔细阅读。
好啦，meta分析到这就结束了，关注小果，小果带你学习更多生信分析。
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今天小果的分享就到这里，欢迎大家和小果一起讨论学习，下期再见哦！
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