GWASATLAS:最全面的GWAS数据库

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GWAS ATLAS数据库收录了来自4756个人类不同表型的GWAS结果&＃xff0c;并进行了不同表型间的遗传相关性分析&＃xff0c;对应的文献发表在nature genetics上&＃xff0c;链接如下

https://www.nature.com/articles/s41588-019-0481-0

数据库的网址如下

https://atlas.ctglab.nl/

该数据库不仅仅是一个gwas结果存储的数据库&＃xff0c;对于收录的原始gwas结果&＃xff0c;进行了深入挖掘&＃xff0c;提供了risk loci, LDSC, MAGMA基因集关联分析&＃xff0c;多种表型间的遗传相关性分析等结果。

分成了以下3大模块

1. Browse GWAS

查看gwas分析结果&＃xff0c;包含了以下几点内容

1. manhattan plot

2. lead snp and risk loci

3. gene-based association results

4. SNP heritability and genetic correlations

GWAS分析最经典的展示结果就是曼哈顿图和QQ图了&＃xff0c;示意如下

基于gwas结果&＃xff0c;分析了lead snp和risk loci, 结果示意如下

利用MAGMA软件进行了基因集的关联分析&＃xff0c;结果示意如下

利用LDSC分析&＃xff0c;评估了表型对应的SNP遗传力&＃xff0c;结果示意如下

2. Multiple GWAS comparison

用于比较多个gwas分析结果&＃xff0c;有两种展示形式&＃xff0c;第一种是多个因子的相关性分析&＃xff0c;示意如下

上图展示的是risk loci个数和snp遗传力之间的相关性&＃xff0c;每个点表示一个表型的gwas结果。

第二种是热图&＃xff0c;示意如下

上图展示的是不同表型间遗传相似度的热图。

3. PheWAS

对于某个基因或者SNP位点&＃xff0c;查看在不用表型中的关联分析结果&＃xff0c;绘制如下所示的散点图

对应的表格数据如下

通过该数据库&＃xff0c;不仅可以查看已有的gwas结果&＃xff0c;更重要的是可以参考其后续挖掘的方法和思路。

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往期精彩

• 自己动手进行逻辑回归&＃xff0c;你也可以&＃xff01;

• GWAS大家都知道&＃xff0c;Gene-Based GWAS你了解吗&＃xff1f;

• 3步搞定GWAS中的Gene Set Analysis

• 你听说过Epistasis吗&＃xff1f;

• GWAS中的Gene-Gene Interactions如何分析&＃xff1f;看这里

• 终于搞清楚了Lasso回归和Ridge回归的区别
  

• odd ratio置信区间的计算&＃xff0c;你学会了吗&＃xff1f;

• 多元回归分析存在多重共线性了怎么办&＃xff1f;

• 基因型与表型的交互作用如何分析&＃xff0c;多元回归来搞定

• 曼哈顿图就够了吗?你还需要LocusZoom

• GWAS做完了&＃xff0c;下一步做什么&＃xff1f;
  

  GWAS meta分析

• GWAS样本量不够怎么办&＃xff0c;meta分析了解一下

• 你没看错&＃xff0c;搞定GWAS meta分析只需一行代码&＃xff01;

• meta分析的森林图不会画&＃xff1f;看这里

• GWAMA:GWAS meta-analysis的又一利器

• 点击鼠标即可完成GWAS meta分析&＃xff0c;任何人都可以&＃xff01;

• 用R进行gwas meta分析,原来如此简单
  

  基因型填充

• GWAS中的genotype imputation简介
  

• 基因型填充中的phasing究竟是什么
  

• 基因型填充前的质控条件简介
  

• 使用shapeit进行单倍型分析
  

• gtool:操作genotype data的利器
  

• 使用IMPUTE2进行基因型填充
  

• 使用Beagle进行基因型填充
  

• 使用Minimac进行基因型填充
  

• 使用Eagle2进行单倍型分析
  

• X染色体的基因型填充
  

• 文献解读|不同基因型填充软件性能的比较
  

• Haplotype Reference Consortium:最大规模的单倍型数据库
  

• Michigan Imputation Server:基因型填充的在线工具
  

  CNV分析

• aCGH芯片简介
  

• aCGH芯片分析简介

• 基于SNP芯片进行CNV分析中的基本知识点

• PennCNV:利用SNP芯片检测CNV

• DGV:人类基因组结构变异数据库

• dbvar:染色体结构变异数据库

• DGVa:染色体结构变异数据库

• CNVD:疾病相关的CNV数据库

• DECIPHER:疾病相关的CNV数据库

• 全基因组数据CNV分析简介

• 使用CNVnator进行CNV检测

• 使用lumpy进行CNV检测

• CNVnator原理简介

• WES的CNV分析简介

• XHMM分析原理简介

• 使用conifer进行WES的CNV分析

• 使用EXCAVATOR2检测WES的CNV

• 靶向测序的CNV分析简介

• 使用CNVkit进行CNV分析

• DECoN:最高分辨率的CNV检测工具

  TCGA

• TCGA数据库简介

• 使用GDC在线查看TCGA数据

• 使用gdc-client批量下载TCGA数据

• 一文搞懂TCGA中的分析结果如何来

• 通过GDC Legacy Archive下载TCGA原始数据

• 使用GDC API查看和下载TCGA的数据

• 使用GDC下载TCGA肿瘤患者的临床信息

• 使用TCGAbiolinks下载TCGA的数据

• 使用TCGAbiolinks进行生存分析

• 使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表达谱数据

• 使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析

• Broad GDAC:TCGA数据分析中心

• 使用cBioPortal查看TCGA肿瘤数据
  

• UCSC  Xena:癌症基因组学数据分析平台

• GEPIA:TCGA和GTEx表达谱数据分析平台

• TANRIC:肿瘤相关lncRNA数据库

• SurvNet:基于网络的肿瘤biomarker基因查找算法

• TCPA:肿瘤RPPA蛋白芯片数据中心

• TCGA Copy Number Portal:肿瘤拷贝数变异数据中心

  生存分析

• 生存分析详细解读

• 用R语言进行KM生存分析

• 使用OncoLnc进行TCGA生存分析

• 用R语言进行Cox回归生存分析

• 使用kmplot在线进行生存分析

  肿瘤数据库

• ICGC:国际肿瘤基因组协会简介

• HPA:人类蛋白图谱数据库

• Oncomine:肿瘤芯片数据库

• ONGene:基于文献检索的肿瘤基因数据库

• oncomirdb:肿瘤相关的miRNA数据库

• TSGene:肿瘤抑癌基因数据库

• NCG:肿瘤驱动基因数据库

• mutagene:肿瘤突变频谱数据库

• CCLE:肿瘤细胞系百科全书

• mSignatureDB:肿瘤突变特征数据库

• GTEx:基因型和基因表达量关联数据库

  肿瘤免疫和新抗原

• Cancer-Immunity Cycle:肿瘤免疫循环简介

• TMB:肿瘤突变负荷简介

• 肿瘤微环境:Tumor microenvironment (TME)简介

• 肿瘤浸润免疫细胞量化分析简介

• 使用EPIC预测肿瘤微环境中免疫细胞构成

• TIMER:肿瘤浸润免疫细胞分析的综合网站

• quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析

• The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库

• 肿瘤新抗原简介

• TSNAdb:肿瘤新抗原数据库

• 使用NetMHCpan进行肿瘤新抗原预测分析

  Hi-C数据分析

• chromosome-territories:染色质疆域简介

• chromosome conformation capture:染色质构象捕获技术

• 3C的衍生技术简介

• 解密Hi-C数据分析中的分辨率

• A/B compartment:染色质区室简介

• TAD:拓扑关联结构域简介

• chromatin loops:染色质环简介

• Promoter Capture Hi-C:研究启动子区染色质互作的利器

• 使用HiCUP进行Hi-C数据预处理

• Juicer:Hi-C数据处理分析的利器

• Juicer软件的安装详解

• Juicebox:Hi-C数据可视化利器

• Juicer实战详解

• HiC-Pro:灵活的Hi-C数据处理软件

• HiC-Pro实战详解

• 3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具

• HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具

• 3CDB:基于3C技术的染色质互作信息数据库
  

• 3DIV:染色质空间互作数据库

• 4DGenome:染色质相互作用数据库

• 4D nucleome project:染色质三维结构研究必不可少的参考项目

• 3dsnp:SNP在染色质环介导的调控网络中的分布数据库

• iRegNet3D:疾病相关SNP位点在三维调控网络中的作用

• 使用WashU Epigenome Browser可视化hi-c数据

• HiGlass:高度定制的Hi-C数据可视化应用

• Hi-C Data Browser:Hi-C数据浏览器

• 使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性

• 使用TADbit识别拓扑关联结构域

• 使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据

• hi-c辅助基因组组装简介

• 文献解读|使用hi-C数据辅助埃及伊蚊基因组的组装

  chip_seq数据分析

• Chip-seq简介

• chip_seq质量评估之计算样本间的相关性

• chip_seq质量评估之查看抗体富集效果

• chip_seq质量评估之PCA分析

• chip_seq质量评估之coverage分析

• chip_seq质量评估之FRiP Score

• chip_seq质量评估之cross correlation

• chip_seq质量评估之文库复杂度

• depth, bedgraph, bigwig之间的联系与区别

• bigwig归一化方式详解
  

• 使用igvtools可视化测序深度分布

• 使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据

• 使用deeptools查看reads分布特征

• 使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析
  

• blacklist regions:NGS测序数据中的黑名单

• MACS:使用最广泛的peak calling软件之一

• MACS2 peak calling实战

• 使用SICER进行peak calling

• 使用HOMER进行peak calling

• peak注释信息揭秘

• PAVIS:对peak区域进行基因注释的在线工具

• 使用UPORA对peak进行注释

• 使用GREAT对peak进行功能注释

• annoPeakR:一个peak注释的在线工具

• 使用ChIPpeakAnno进行peak注释

• 使用ChIPseeker进行peak注释

• 使用PeakAnalyzer进行peak注释

• 使用homer进行peak注释

• 利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因
  

  motif

• 关于motif你需要知道的事

• 详解motif的PFM矩阵

• 详解motif的PWM矩阵

• 使用WebLogo可视化motif

• 使用seqLogo可视化motif

• 使用ggseqlogo可视化motif

• MEME:motif分析的综合性工具

• 使用MEME挖掘序列中的de novo motif

• 使用DREME挖掘序列中的de novo motif

• 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif

  chip_seq数据库

• ENCODE project项目简介

• FactorBook:人和小鼠转录因子chip_seq数据库

• ReMap:人类Chip-seq数据大全

• IHEC:国际人类表观基因组学联盟

• Epifactors:表观因子数据库

• GTRD:最全面的人和小鼠转录因子chip_seq数据库

• ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘

• Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq数据库

• chipBase:转录因子调控网络数据

• unibind:human转录因子结合位点数据库

• chip_seq在增强子研究中的应用

• DENdb:human增强子数据库

• VISTA:人和小鼠的增强子数据库

• EnhancerAtlas:人和小鼠的增强子数据库

• FANTOM5:人类增强子数据库

• TiED:人类组织特异性增强子数据库

• HEDD:增强子疾病相关数据库

• HACER:human增强子数据库

• SEdb:超级增强子数据库简介

• dbSUPER:人和小鼠中的超级增强子数据库

• dbCoRC:核心转录因子数据库

• 使用ROSE鉴定超级增强子

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