R/qtl2:QTL 定位分析流程
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发布时间：2024-08-07 06:36
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时间：2024-08-10 17:48
探索R/qtl2的QTL分析之旅
步入R/qtl2的世界，你将驾驭强大的工具进行高维数据的精细解析和复杂杂交设计的QTL分析。首先，让我们一起走过这些关键步骤，如同探索遗传秘密的线索。
1. 数据准备与导入
基础功不可少，R/qtl2期待你精心整理的文件。geno、pheno和gmap是必备的，但可能还有其他补充资料。以yaml或json格式存储的数据可通过read_cross2(file = "path/to/file.yaml", quiet = TRUE)轻松导入，确保数据整洁无误。
2. 计算基因型概率与伪标记插入
利用calc_genoprob和insert_pseudomarkers，对标记间的基因型概率进行精确计算，为后续分析奠定扎实基础，如示例所示：calc_genoprob(cross = iron, map = map, error_prob = 0.002, cores = 4)。
3. 基因组扫描：两种方法的抉择
选择Haley-Knott回归还是线性混合模型？根据需求，将基因型概率转化为等位基因概率，为加性模型做好准备。然后，启动基因组扫描，揭示隐藏的遗传规律。
4. 检测显著峰与输出可视化
运用scan1perm执行permutation test，通过比较随机LOD得分，确定显著峰的位置。使用find_peaks精细定位，并利用kinship矩阵校正潜在的结构效应。LOD得分矩阵和位置-表型图将揭示遗传热点。
5. 深入探讨：LOCO方法与模型选择
尝试LOCO方法，计算kinship矩阵，并在type="loco"下运行。同时，比较Haley-Knott与LMMs的效果，特别是在处理二元性状时，选择model="binary"。使用scan1coef估测QTL效应，如2号染色体上liver效应的案例。
如果你在分析过程中遇到疑问，记得R/qtl2社区是你的知识宝库，可以在相关论坛或评论区寻求帮助。深入的原理和详细教程，敬请期待后续的专业解读。
