Li-eQTL-2018
欧洲油菜 QTL 和 eQTL 论文的脚本
该存储库包含 Li 等人的脚本、输入和输出数据。 2018 年关于欧洲油菜 QTL 和 eQTL。
主要脚本是脚本文件夹中的 .MD 和 .RMD 文件。
从原始表型数据开始，绘制直方图，检查表型性状之间的 Pearson 相关性，并计算广义遗传力
包括到存储库的链接，该存储库对时间序列数据进行增长模型拟合。 生长模型使用 R 包 brms 拟合生长模型，其中使用当前数据集的统计数据作为先验，应用多级模型来解释每个 F2 植物的随机效应，并使用 BIC/AIC 等评估模型。
从 RNAseq 计数开始，TMM 归一化并拟合 edgeR 中的 glm 模型进行基因表达分析。 差异表达基因的GO富集结果显示在文件中。
显示了使用 Freebayes 和 GATK 的 SNP 调用管道、来自 Feebayes 和 G
2021-10-21 21:53:58
109.52MB
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张量QTL
tensorQTL是支持GPU的QTL映射器，与基于CPU的实现相比，顺式和反式QTL映射的速度快约200-300倍。
如果在研究中使用tensorQTL，请引用以下论文： 。
如（ ） 计算经验值β近似的p值。
安装
您可以使用pip安装tensorQTL：
pip3 install tensorqtl
或直接从此存储库：
$ git clone git@github.com:broadinstitute/tensorqtl.git
$ cd tensorqtl
# set up virtual environment and install
$ virtualenv venv
$ source venv/bin/activate
(venv)$ pip install -r install/requirements.txt .
要求
tensorQTL需要配置
2021-10-21 20:45:42
50KB
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