Polygenic Risk Scores in R最朴素的理解PRS: GWAS分析结果中,有每个SNP的beta值、se值、P值,因为GWAS分析中将SNP变为0-1-2编码,所以这些显著的SNP的beta值,就可以用于预测。 基础群体: 比如:GWAS分析中,显著的SNP效应值为: SNP1: 0.3 SNP2: 0.2 SNP3: -0.1 目标群体: 对于target data(目标群体),检测了3个个体,3个SNP的分型分别为: ID1 0 0 1 ID2 1 0 2 ID3 2 2 1 预测PRS得分: 那么个体1的多基因评分为:0*0.3 + 0*0.2 + 1*-0.1 = -0.1 个体2的多基因评分为:0.3 + 0 + -0.1 = 0.2 个体3的多基因评分为:0.6 + 0.4 + -0.1 = 0.9 用数学公式表示:
实际项目的PRS计算实际中的项目,考虑的因素比较多,比如:
相关软件实现PRS分析
之前写过PRS的操作流程,可以作为参考: 如何使用plink进行二分类性状的GWAS分析并计算PRS得分 想要迅速掌握PRS的计算,下面有实操演练: |
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