D*a
发帖数: 6830 | 1 正好老板传过这篇文章来让讨论，请问cell那篇不是攻击的这篇吧, 没看见science这
篇有comment啊，请问能不能提供下science这篇的后续吵架信息^_^
本身不是搞GWAS的，不过看版上很热闹，学了很多新东西啊 |
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l*********s
发帖数: 5409 | 2 are they related? My teacher asked me to present a paper on GWAS, hopefully
some bullren on this board could share some insight, thanks. |
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s*****0
发帖数: 357 | 3 Not quite sure the "connection" you are referring to, but here are my 2cents
, hopefully they will be helpful.
GWAS tests a huge number of SNPs. To control the global significance at
level of 0.05, usually the local significance is calculated through
Bonferroni correction. For example, for a million SNPs to be tested, the
local significance will be set at magnitude of 1e-7. However, not all SNPs
are independent. LD would be observed from nearby SNPs on the same
chromosome, which means the Bonfer... 阅读全帖 |
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o********r
发帖数: 775 | 4 LD is the basic for GWAS. Essentially the disease loci won't be typed
directly. However, usually there will be typed SNPs on an array that are
physically close to the disease loci and in strong LD. You can think those
typed SNPs in strong LD as surrogate markers for disease loci. |
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s*******e
发帖数: 13 | 5 很好的方向，关键是先想好要找哪些热门的疾病，再找可能相关的群体。
这个方向要尽快做，少数民族地区隔离人群会越来越少。
GWAS这个方向要白痴到一定程度才会认为自己很懂。 |
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t**********8
发帖数: 223 | 6 谢谢！我觉得象他那样做热门的疾病可能做不过大牛吧，不如找一些地方病的指标
他现在找到的这个隔离人群，在深山老林之中，他们在做流行病学调查。是不是等流行
病学的结果出来，然后测一些相应的血液指标，然后再做GWAS？ |
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c********g
发帖数: 1106 | 7 对于普通人群有重大意义的疾病，诸如心脑血管，高血压，各种癌症，痴呆症，糖
尿病，单纯从GWAS方向杂钱十有八九是歧途。大多疾病都是基因环境生活方式共同
作用的结果。把这些因素结合起来研究才有意义。 |
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t**********8
发帖数: 223 | 8 非常感谢您的热心指教！
关于OR值的问题，我觉得他得到的data为什么非常低，可能实验设计就有问题。他测的
全是健康人群，然后选一个疾病相关蛋白的指标，比如说CEA, 在健康人群中测出CEA的
表达与某些基因的SNP的相关性。我看了他的结果，觉得很纳闷，CEA是肿瘤的指标，肿
瘤病人genetic background而在正常人群中，发现影响它表达的基因，我不觉得有意义。
对于隔离人群，可能关键还是等流行病学的结果，发现某种易患疾病，然后上GWAS.这
个隔离人群，可能近一万人吧，标本量应该够的
preknowledge
(
易。 |
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t**********8
发帖数: 223 | 9 请问，如果不做GWAS,那么对于一些特定人群，从哪入手比较好？
谢谢！ |
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C*****h
发帖数: 926 | 10 作RNA-seq。
既可以看transcript differential expression，又可以看genetic mutations。
前者比后者更重要。
绝大多数疾病，不是基因突变导致的。找突变基因，只会误入歧途。
GWAS成功率，实在太低了。100,000个突变里面，顶多能找出5－10个相关的突变，
而且还是那种没有太大生物影响力的相关性，也就是说，统计上来看好像很想关，
但是生物功能上，基本上只有好像一点点效果。 |
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t**********8
发帖数: 223 | 11 象那种隔离人群，也只能拿到血液标本了。血液标本除了GWAS外，还有什么可做的吗？ |
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b****r
发帖数: 17995 | 12 GWAS已经不是最好的题目了，风头已经过了，容易做的已经被人都试过了
有钱还是应该去砸罕见病的exoneme seq,现在正是风头上 |
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s******s
发帖数: 13035 | 13 狗身上snp肯定够多，很多养狗又不吝啬花钱。狗和人总比老鼠像吧。
我觉得这玩意儿做点gwas啥很有前途啊，尤其可以找几只纯种狗杂交
过来杂交过去，人类遗传学家肯定羡慕要死啊 |
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a********k
发帖数: 2273 | 14 GWAS做过几个吧，印象中关于狗至少发了两篇CNS。关键狗做出来的东西比较有public
interests，容易CNS。 |
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s******s
发帖数: 13035 | 15 这个没关系啊，可以在中国做。
btw, 做gwas，只是观察疾病，不需要故意长瘤子的。
狗狗的好处是家系清晰，很多名贵的都有家谱，有很多疾病信息，还有各种杂交。 |
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f**u
发帖数: 346 | 16 狗不用作GWAS了吧，直接QTL mapping都可以了。这方面研究挺多的。 |
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m*****7
发帖数: 366 | 17 RT，手头上有个study用了2个Caucasian population Type 2 diabetes的GWAS data，
发现了3个variants，现在需要一个independent的dataset来replicate,希望有
available data和有兴趣的可以站内联系我。当然如果结果是publishable,any co-
author as required都很方便协商。
谢谢！ |
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s********n
发帖数: 80 | 18 Fresh PhD毕业一年不到。想申请EB1B,文章有一些，但是没有review,求版上大牛转几
个paper review的机会。我的主要方向是bioinformatics,QTL mapping, GWAS, NGS.
感激不尽。 |
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e***o
发帖数: 344 | 19 一直觉得GWAS的数据重复性不是很好，现在准备和朋友做一个传染疾病的易感基因分析
。如果测上一万个样本，不知道数据是否能有真正借鉴意义，而不是忽悠文章。另外，
一般大家测几倍基因组啊？2倍应该够了吧，比芯片好些吧？谢谢！ |
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s******r
发帖数: 1245 | 20 gwas有多少用先不去说，能做一下老中的population还是挺好的，白种人里弄出来的一
堆位点谁知道在亚洲人里是不是有用 |
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i*******i
发帖数: 145 | 21 "GWAS也有人做0.1X测序的，目的主要是找相关位点。"
这里coverage指的对特定基因位点的coverage。你library是selected但是用整个
genome的长度去normalize coverage是不对的。 我说的50x，是指对某个位点来说，这
个位点至少被sequence 50次以上。
“当然测序深度越高越好，但是，往后的深度，收益低，性价比不高。”
看你的目的是什么，RNA-seq找expression和你做的DNA-seq找SNP是不一样的。RNA-seq
确实不需要50x，但是要找variant的话50x是推荐的 |
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i*******i
发帖数: 145 | 22 "一直觉得GWAS的数据重复性不是很好，现在准备和朋友做一个传染疾病的易感基因分析
。如果测上一万个样本，不知道数据是否能有真正借鉴意义，而不是忽悠文章。"
楼主的意思不是somatic吧？somatic主要是做cancer tissue的？（我觉得）易感人群
分型是germline的吧？ |
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s******s
发帖数: 13035 | 23 我的理解是array-based的genotyping都没法直接出ATGC的genotype, 出来的都是
cluster的AA/AB/BB。这个要变成ATGC，只有用minor allele frequency去猜，但是
maf如果接近0.5，这玩意岂不是错误很多。
就算错了，做gwas估计问题不大。但是imputation的时候，一堆正确的genotype里面
有一堆相反的，用这个数据impute，岂不是错误百出？！还是我理解有问题？
想了一下，也许这些maf接近0.5的也比较集中，另外，就算相反，maf接近0.5的对
imputation提供的information也不多（比maf0.1的少的多了），是不是这个原因
大家都不care了？ |
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j**W
发帖数: 89 | 24 有一个感兴趣的基因，如果想知道这个基因的变异是否跟某个疾病相关联，有什么
database可以查吗？还是要自己做GWAS或NGS? 有哪个大侠指条明路吗？
谢了先！ |
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s******s
发帖数: 13035 | 25 gwas现在的理论是无数作用微小的SNP，太多predictor会overfitting
你要有兴趣的话去看看Nancy Cox在Vanderbilt的工作，用prediXcan把
SNP translate到表达，然后用表达看比较容易点 |
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r**********e
发帖数: 587 | 26 Many thanks!
我没有找到正确的关键词polygenic
一搜polygenic，一大堆文章，果然就是被biostatistics玩残了的。
我在想：
1， input selection （应该选择多少snp，是否根据snp的功能分配weight）
2， machine learning的不同model （svm，random forest，linear mixed
regression, sparse regression..）
3, 有如此多不同的疾病
感觉跟作实验一样，也是很多不同hypothesis：assume不同的input snp，尝试不同的
model；然后如此多不同疾病的大量的gwas数据，说不定就碰运气得到好的performance
，然后用到临床上去的？
比如最近这个：
http://www.nature.com/nature/journal/v542/n7639/full/nature21056.html#ref4
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural... 阅读全帖 |
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e*********6
发帖数: 3453 | 27 目前有一种遗传相关疾病，有大概一半病人对治疗没反应，却天天打针很痛苦，目前有
测得的SNP，每个病人有几万个信号，但是训练样本只有几十个，prediction的准确度
非常低，基本等同瞎猜。
有什么办法能通过SNP数据，对病人预后进行预测？如能能带到很高准确率，这样就可
以提前判断出哪类病人对治疗无效，就不用让人天天额外受苦了。
一个具体问题，GWAS测得SNP有没有local motif？就是语言上的这种单词的高频的固定
组合？ |
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d********m
发帖数: 3662 | 28 GWAS外行，不是很看得懂问题，我个人的理解是sample size很小但分析目标很多？如
果是
这样，有点类似curse of dimensionality，多找找类似问题的解决方法呗，反正不会
容易。你这个
问题最好自己建模，从头回答。我试着提供个一个可能的大概思路，把这些snp当作
mixture of
density处理，看看能不能找出centers，然后parametric or non-parametric就看你自
己的选择了。 |
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s******s
发帖数: 13035 | 29 我觉得没法重复不一定是artifact。
打个比方，有100个SNP和这个phenotype有关，每次做GWAS只能找到10个，
那么两次之间 就没啥交集，也就是难以重复了，但是其实都是真的信号，power不够而
已。
企及 |
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发帖数: 1 | 30 GWAS 的用途和可利用度绝对被夸大了。只能当玩具玩玩，不能倾入太大资源。 |
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s*********x
发帖数: 1923 | 31 你确定是GWAS? 几十个样本的话应该是WGS或WES。 |
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A*F
发帖数: 2272 | 32 需要多名reviewer，稿件是关于GWAS和SNP分析
需要有相关领域特别是bioinformatics的相关经验
请把cv或者发表文章列表发到[email protected]
谢谢 |
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r*****o
发帖数: 140 | 35 问题是GWAS的假设，common disease common variation，似乎不是那么美好…… |
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g********r
发帖数: 8017 | 36 有了NGS，现在已经做到rare variance上去了。跟GWAS还是有不少互通的，尤其是基础
训练。 |
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e*****t
发帖数: 642 | 37 这个人连gwas的弱点在哪都没指出来，就光说这个不行，那个不行。【 在 hypergq (
sdafds) 的大作中提到: 】 |
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m*****7
发帖数: 366 | 38 RT，手头上有个study用了2个Caucasian population Type 2 diabetes的GWAS data，
发现了3个variants，现在需要一个independent的dataset来replicate,希望有
available data和有兴趣的可以站内联系我。当然如果结果是publishable,any co-
author as required都很方便协商。
谢谢！ |
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A****t
发帖数: 141 | 39 这是在比较offer吗？那要看具体情况吧，待遇，地方，title，公司or学校。。。
如果只是笼统的看着两个的前景，药厂programmer可能比较稳定吧，有点无聊，也不是
很好进
做GWAS的如果不是在学校，那可能很偏bioinformatics，看重的也是编程，unix, R,
perl, python....这几年NGS发展起来有很多sequencing data, 相应的工作机会也多起
来，但是跟clinical比起来还是少。在学校做这个的挺多，一般都是做methodology，
比较难但学术前景还不错。 |
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t*****w
发帖数: 254 | 40 If I were you, I would like choose SAS or statistical programmer in pharma
or CRO. I had two on-site interviews for SAS programmer in CRO or pharma
before. But I did not get any offer. only GWAS took me. |
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B*O
发帖数: 105 | 41 多谢两位。正烦恼呢。药厂的还不知道能不能拿下，GWAS（不是学校）的要我马上答复
。问题是选定一方后就再也没有机会改变道路了，就像生命中擦肩而过的人，此生再也
无缘相见了。就好像上大学时候是选择生物还是选择CS，此后的道路完全不同啊。 |
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c***s
发帖数: 70028 | 44 由中科院上海生命科学研究院、北京基因组研究所、中国水稻研究所等单位合作的研究成果《水稻地方品种重要农艺性状相关基因的全基因组关联分析》，日前在线发表在《自然―遗传学》（Nature Genetics）杂志上。
该研究报道了中国水稻地方品种的全基因组的遗传多态性和单倍体型图谱，并对籼稻品种的14个重要农艺性状进行了全基因组关联分析，确定了这些农艺性状相关的候选基因位点，对水稻的遗传学研究和分子育种提供了重要资源。
论文一经发表，便迅速引起了世界同行的关注，许多人称之为作物遗传学研究中里程碑式的工作。
《自然―遗传学》副主编Pamela Colosimo介绍，这篇论文从编辑部到同行专家评议都获得了高度评价，是她在该杂志遇到的发表最为顺利的一篇论文。中科院副院长李家洋也对研究团队的成果表达了高度赞赏。
功不可没的GWAS
全基因组关联研究（Genome-wide Association Study，简称GWAS）是一种用来寻找基因变异与表型之间关系的遗传学方法，最近几年在人类医学遗传学领域中发展迅速。
以常见人类遗传疾病的GWAS为例，研究者首先要选取一个较大的人群样本，考察哪些是患者，然后... 阅读全帖 |
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s******y
发帖数: 28562 | 45 呵呵，我觉得我是讨论着讨论着就进了一个歧途。
这里得向大家道歉并澄清两点，免得误人子弟。
1。这篇文章其实本身和GWAS 没有直接关系。他们直接打击的是用trancriptome
找 bio-marker 的那些人。
这个话题之所以会引到GWAS上，主要是因为我自己对GWAS有偏见，三句话
不忘顺便打击GWAS，结果就把这个话题说到那边去了。
其实这个文章本身打击的直接对象不是GWAS，这个得澄清一下。
2。GWAS （作为一个思路） 和是否用NGS （方法）没有关系。 |
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s******y
发帖数: 28562 | 46 呵呵，我觉得我是讨论着讨论着就进了一个歧途。
这里得向大家道歉并澄清两点，免得误人子弟。
1。这篇文章其实本身和GWAS 没有直接关系。他们直接打击的是用trancriptome
找 bio-marker 的那些人。
这个话题之所以会引到GWAS上，主要是因为我自己对GWAS有偏见，三句话
不忘顺便打击GWAS，结果就把这个话题说到那边去了。
其实这个文章本身打击的直接对象不是GWAS，这个得澄清一下。
2。GWAS （作为一个思路） 和是否用NGS （方法）没有关系。 |
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g******t
发帖数: 18158 | 47 你的意思是GWAS不算大数据？不要放屁了，GWAS当然是大数据
CDC 说的：“the already collected GWAS information worldwide is truly a
phenomenal amount of “big data ”. This information will be analyzed for
years to come in order to gain further insight into gene-gene and gene-
environment interactions and response to treatment.”
High performance solutions for big-data GWAS
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167819114001 |
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l********7
发帖数: 175 | 49 一片是水稻GWAS
一片是玉米GWAS
两篇是人GWAS
天朝真不差钱。
另外，NG是不是已经变成GWAS专刊了。 |
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a***y
发帖数: 19743 | 50 1
牛校毕竟写到resume上强大很多。
我感觉GWAS做好了还是有用的吧。做到头没啥，你做到faculty或者进公司都可以继续
做别的。如果是千老，是比较危险。
不过对人的GWAS不了解。我有了解到做拟南芥GWAS的，我看到他们的Preliminary的
GWAS数据感觉还是很强大的一个手短。不过关键还是之后的验证。他们也发了nature... |
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