現在、GWAS方向は文学の多くを作ったが、これらの文書からプールされたデータのための非常によく-Rのパッケージを持っていません。
次の勧告は、この要約R GWASデータパケットの最新の出版物です。完全に機能する見えたが含まれていないデータは完了です。
話を以下の特定。
Rに搭載されました
install.packages("remotes")
remotes::install_github("ramiromagno/gwasrapidd")
クエリは、自己免疫疾患についての記事が公開されています
library(gwasrapidd)
my_studies <- get_studies(efo_trait = 'autoimmune disease')
自己免疫疾患のクエリの記事公表番号
n(my_studies)
記事は、自己免疫疾患にIDを発行します
my_studies@studies$study_id
クエリは、自己免疫疾患というタイトルの記事を掲載しました
my_studies@publications$title
インタフェース情報のPubMedの自己免疫疾患に掲載されたビュー記事
open_in_pubmed(my_studies@publications$pubmed_id)
SNPは、情報関連文献公表高さを得ます
my_associations <- get_associations(study_id = my_studies@studies$study_id)
Pは1E-6のクエリサイトよりも低い値
dplyr::filter(my_associations@associations, pvalue < 1e-6) %>% # Filter by p-value
tidyr::drop_na(pvalue) %>%
dplyr::pull(association_id) -> association_ids # Extract column association_id
重要な情報信号サイトを抽出します
my_associations2 <- my_associations[association_ids]
表示信号サイトのかなりの数
n(my_associations2)
重要なサイトはRSのID、リスク対立遺伝子、周波数信号見せました
my_associations2@risk_alleles[c('variant_id', 'risk_allele', 'risk_frequency')] %>%
print(n = Inf)
文書含むサイトrs12752552を取得
s2 <- get_studies(variant_id = 'rs12752552')
それをテストし、マイナス情報検索作業の多くの利点は、欠点は、この新しく開発されたパッケージはすぐにではなく、十分な情報が完全であることです
詳細については、参照してくださいgwasrapiddを
参考文献：マグノR、マイアA T. gwasrapidd：、ダウンロードを照会しGWASカタログデータを論争するRパッケージ[J]。bioRxiv、2019：643940。