11篇文章 · 10178字 · 7人关注
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GWAS分析（R包GAPIT）之三（计算运行）
计算的部分相对比较简单，直接选用合适的模型即可。 library(GAPIT) myY <- read.table("mdp_traits.tx...
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R/qtl 及 R/qtl2 定位分析
鉴于简书经常锁文，重新整理这块的内容放到了知乎上，有兴趣的话请移步查看。 R/qtl 分析流程 - 知乎 (zhihu.com)[https:/...
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R/qtl2：QTL 定位分析目录： 1.Data Input 2. Calculating Genotype Probabilities 3.Performing a ge...
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R/qtl 定位分析（一）Data input不同于以往的 makers，现在定位通常是基于重测序数据。但是由于测序数据基因组覆盖率的问题，并不是群体内所有个体在每个标记都有位点信息；而且由...
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R/qtl 定位分析（五）Two-QTL scans
在此之前，仅仅考虑了一维的基因组扫描，但是多数复杂性状都是多个遗传位点共同作用的结果，不同位点之间可能存在连锁或者上位性。而这一部分开始考虑 Q...
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R/qtl 定位分析（四）Non-normal phenotypes
前面介绍了 QTL 分析的一般流程：包括数据输入，数据质量检查，单 QTL 分析。对这个过程已经比较了解了。 R/qtl 定位分析（一）读取数据...
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R/qtl 定位分析（三）Single-QTL analysis
上一部分介绍了数据导入部分，有需要的可以移步： SNPbinner 构建定位群体的基因组 bin 图谱[https://www.jianshu....
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R/qtl 定位分析（二）Data Check
上一部分介绍了数据导入部分，有需要的可以移步： SNPbinner 构建定位群体的基因组 bin 图谱[https://www.jianshu....
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SNPbinner 构建定位群体的基因组 bin 图谱说在前面： 早在 2009 年，韩斌团队（第一作者是黄学辉）就在 Genome Res 上发了一篇文章 High-throughput geno...
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