【文件属性】：
文件名称：mousegwas:R包，可轻松执行鼠标GWAS
文件大小：78.72MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-07 03:01:40
R
鼠标GWAS
介绍
该软件包旨在管理小鼠表型的GWAS分析。 研究中的小鼠是使用MDA或UCLA芯片的基因型，并保存在小鼠表型数据库（ ）中。
安装
Rscript -e ' library(devtools); install_github("TheJacksonLaboratory/mousegwas") '
输入
脚本的输入是从MPD网站下载的基因型csv文件，作为csv文件的测得表型和描述输入文件的yaml文件。 输入的csv文件应包含用于应变的列，用于性别的列和用于表型测量的列。 该列的名称应在YAML文件中使用关键字来定义strain和sex与表型应该是下一个清单phenotypes关键字。 yaml文件中应存在的另一个数据是将菌株翻译为基因型文件中的菌株名称，这是在translate关键字下的字典，而F1关键字是将F1名称转换为其父名称的字典，请确保母本永远是第一位，它将用
【文件预览】：
mousegwas-master
----mousegwas.Rproj(356B)
----vignettes()
--------mousegwas-vignette.Rmd(8KB)
----NAMESPACE(31B)
----singularity()
--------Singularity(1KB)
----DESCRIPTION(1KB)
----inst()
--------extdata()
----R()
--------run_MultiTrans.R(4KB)
--------plot_gemma_lmm.R(11KB)
--------run_pylmm.R(6KB)
--------gemma_tools.R(14KB)
--------prepare_inrich_input.R(10KB)
--------plot_effect.R(3KB)
--------get_genes.R(3KB)
--------plot_paired_PVE.R(2KB)
----.Rbuildignore(28B)
----example()
--------coat_color_MDA.yaml(4KB)
--------gait_nowild.yaml(9KB)
--------grooming_nowild.yaml(5KB)
--------gait_paper_strain_survey_2019_11_12.csv(4.65MB)
--------gait_shuffle.yaml(949B)
--------grooming_paper_strain_survey_2019_11_21.csv(975KB)
--------grooming_shuffle.yaml(3KB)
----nextflow.config(1018B)
----main.nf(5KB)
----README.md(4KB)
----man()
--------run_pylmm.Rd(739B)
--------hello.Rd(128B)
--------average_strain.Rd(856B)
--------write_inrich_phenotype.Rd(522B)
--------rep_peaks.Rd(1KB)
--------run_pylmm_exec.Rd(785B)
--------get_multi.Rd(551B)
--------run_C.Rd(330B)
--------write_genes_map.Rd(392B)
--------calc_pylmm_kinship.Rd(349B)
--------plot_gemma_lmm.Rd(2KB)
--------execute_lmm.Rd(990B)
--------run_R.Rd(477B)
--------combine_metaSOFT_pylmm.Rd(332B)
--------get_genes.Rd(552B)
--------run_slide.Rd(554B)
--------get_gemma.Rd(491B)
--------write_inrich_expression.Rd(292B)
--------run_emma.Rd(516B)
--------get_sigmas.Rd(324B)
--------get_sigmas_dep.Rd(339B)
--------combine_metaSOFT.Rd(676B)
--------run_inrich.Rd(512B)
--------get_residuals.Rd(431B)
--------write_inrich_snps.Rd(463B)
--------calc_kinship.Rd(687B)
----exec()
--------run_GWAS.R(19KB)
--------plot_INRICH_pvalues.R(6KB)
--------postprocess_mv.R(32KB)