BLINK(C版本) 进行 GWAS分析的教程

GAPIT 作为一款基于 R 语言的 GWAS 软件,在多个领域,尤其是动植物育种行业,收获了众多的用户。FarmCPU 是 GAPIT 工具箱中的最新的模型,具有统计效力高,速度快的特点。BLINK 作为FarmCPU 的 C 语言升级版,对关联位点具有更灵敏的探测能力,而且具备分析超大型数据集的能力,可以使用 CPU 和 GPU 进行异构运算。

attachments-2023-12-tQsfLmCe658b9a9112dc6.png

GAPIT目前整合了多种算法,大家可以选择适合自己数据类型的算法。

文献证明了统计功效的顺序为:BLINK >FarmCPU> MLMM > SUPER >ECMLM > CMLM > MLM > GLM


我之前一直在GAPIT中运行Blink,但是R语言运行有个问题,标记量大了之后运行速度会很慢

尝试使用了C版本的BLINK,是张志武老师和黄萌老师开发的软件,速度很快。


一、下载安装

github地址    https://github.com/Menggg/BLINK

attachments-2023-12-5f5QB45Q658b9aa0ebeb2.png
使用git下载

git clone  https://github.com/Menggg/BLINK.git


二、数据展示

下载得到一个BLINK的目录,打开之后是这样子的

attachments-2023-12-vuQTpOoa658b9b0c9104e.png
我们需要用到的主要就是blink_linux,还附带了实例数据,解压后即可查看。

unzip demo_data.zip      #解压


使用BLINK进行GWAS分析主要使用的是vcf文件表型数据

attachments-2023-12-0dpbcO6n658b9b20a4b2b.png

示例数据(demo_data)可以用来核对自己的数据是否格式正确。

vcf 文件格式示例如下,需要注意是vcf是GT格式,即基因型格式。

转换教程:提取 VCF 文件中的基因型信息 - 组学大讲堂问答社区 (omicsclass.com) ,转换后可能还需要一些调整,成为示例数据的格式。

注:我在运行的时候,有时非数字的染色体名称会导致出错,例如Chr01错误,1正确,大家可先用某一性状自行测试,再进行全部的分析。

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表型数据文件格式示例如下,第一个单元格为固定的taxa,第一行为性状名称,第一列为样本名称缺失值标记为NaN

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三、使用BLINK进行关联分析

接下来就可以进行关联分析了

需要注意的是,表型和基因型文件应该有相同的文件名,且两个文件放在相同路径下

attachments-2023-12-vhQ63z2U658b9b8f61fe4.png
运行命令,注意把BLINK的路径加入到环境变量中或者手动指定软件路径

blink_linux --gwas --file myData --vcf --trait 2
#--file 指定输入文件前缀
#--trait 用来选择自己想要分析的表型,2代表第2个表型
#注意 --gwas和--vcf后不加参数

运行之后得到以下结果:生成了map文件,和最终的结果*_GWAS_result.txt,dpoll为指定性状的名字

attachments-2023-12-qcBHwPF6658b9bd509869.png
GWAS的分析结果如下(只截取了一部分):

attachments-2023-12-Y2CZPFYq658b9be2053a2.png
日志文件如下,分割线的上半部分为标记数量、个体数量和表型数量的统计。分割线的下半部分展示了关联情况,如果有关联位点,会如下显示;

如果没有关联位点,会显示" Number of all the candidate QTNs is 0
The signal from LM is to weak!"

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如果有很多表型,可以用for循环运行,这里1..20代表从第一个表型到20个表型

for i in {1..20} ;do
blink_linux --gwas --file myData --vcf --trait $i
done

这个C版本的速度真的很快,推荐大家使用!



参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/179534570
CGM 第 143 期: 高速高效全基因组关联分析软件 BLINK | 华人基因组学在线沙龙 (cgmonline.co)

  • 发表于 2023-12-27 11:31
  • 阅读 ( 2533 )
  • 分类:软件工具

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星莓
星莓

生物信息工程师

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