GWAS meta分析代码
时间: 2023-06-22 13:42:11 浏览: 111
GWAS meta分析是一种将多个基因组关联研究结果进行综合分析的方法,以下是一个Python脚本的例子,用于进行GWAS meta分析:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 读取所有研究的GWAS结果文件
study1 = pd.read_csv("study1.csv")
study2 = pd.read_csv("study2.csv")
study3 = pd.read_csv("study3.csv")
# 将每个研究的p值进行变换,转化为z值
study1["z"] = np.sqrt(2) * sm.stats.proportion.proportions_ztest(study1["n_cases"], study1["n_total"], value=study1["OR"])[0]
study2["z"] = np.sqrt(2) * sm.stats.proportion.proportions_ztest(study2["n_cases"], study2["n_total"], value=study2["OR"])[0]
study3["z"] = np.sqrt(2) * sm.stats.proportion.proportions_ztest(study3["n_cases"], study3["n_total"], value=study3["OR"])[0]
# 将每个研究的z值和样本量进行合并
meta_data = pd.concat([study1[["SNP", "z", "n_cases", "n_total"]], study2[["SNP", "z", "n_cases", "n_total"]], study3[["SNP", "z", "n_cases", "n_total"]]])
# 计算每个SNP的z值和加权样本量
meta_data["wz"] = meta_data["z"] * np.sqrt(meta_data["n_cases"] + meta_data["n_controls"])
meta_data["w"] = np.sqrt(meta_data["n_cases"] + meta_data["n_controls"])
# 计算meta分析的z值和p值
meta_z = meta_data["wz"].sum() / meta_data["w"].sum()
meta_p = 2 * (1 - sm.stats.norm.cdf(abs(meta_z)))
# 输出meta分析结果
print("Meta-analysis result:")
print("z value: ", meta_z)
print("p value: ", meta_p)
```
这个脚本首先读取每个研究的GWAS结果文件,将每个研究的p值转化为z值,然后将每个研究的z值和样本量进行合并,计算每个SNP的加权z值和加权样本量,最后计算meta分析的z值和p值,输出结果。需要注意的是,不同研究的样本量、OR值等参数可能存在差异,需要根据具体情况进行调整。