笔记 GWAS 操作流程5-2：利用GEMMA软件进行LMM+PCA+协变量

这里，我们用正常的GWAS分析，考虑所有的协变量（数值协变量+因子协变量）+ PCA协变量，然后用混合线性模型进行分析。

1. 协变量文件

c.txt文件

1 1 0 0 -0.0169445 0.00772371 -0.0297288
1 2 0 0 -0.0119765 0.0141166 -0.0354039
1 1 0 0 -0.0165762 0.0130623 -0.026648
1 1 0 0 -0.0143089 0.0136588 -0.0382026
1 1 0 0 -0.0136058 0.0144403 -0.0349829
1 1 0 0 -0.0222228 0.0132025 -0.0272812
1 1 0 0 -0.0106433 0.0143324 -0.0292946
1 2 0 0 -0.0205314 0.00925657 -0.0290851
1 2 0 0 -0.00568763 0.0124148 -0.0409066
1 2 0 0 -0.014353 0.0164008 -0.0298848

第一列为截距
第二列为性别
第三列和第四列为世代
第五列，第六列，第七列为PCA的结果

2. 表型数据

p.txt文件

3. plink二进制文件

c.bed  c.bim  c.fam

4. GEMMA的LMM模型GWAS分析

生成G矩阵

gemma-0.98.1-linux-static -bfile c -gk 2 -p p.txt

进行GWAS分析

gemma-0.98.1-linux-static -bfile c -k output/result.sXX.txt -lmm 1 -p p.txt -c c.txt

日志：

GEMMA 0.98.1 (2018-12-10) by Xiang Zhou and team (C) 2012-2018
Reading Files ...
## number of total individuals = 1500
## number of analyzed individuals = 1500
## number of covariates = 7
## number of phenotypes = 1
## number of total SNPs/var        =    10000
## number of analyzed SNPs         =     3946
Start Eigen-Decomposition...
pve estimate =0.124909
se(pve) =0.0291288
================================================== 100%
**** INFO: Done.

结果文件：

5. GEMMA的LMM模型和LM模型结果比较

mm_re = fread("output/result.assoc.txt")
head(mm_re)lm_re = fread("../09_gemma_analysis_pca_cov_factor/output/result.assoc.txt")
head(lm_re)
head(lm_re1)dim(mm_re)
dim(lm_re1)re1 = merge(mm_re,lm_re1,by="rs")
head(re1)# Pvalue 比较
cor(re1$p_wald.x,re1$p_wald.y)
plot(re1$p_wald.x,re1$p_wald.y,xlab = "LM",ylab = "LMM")# Beta回归系数比较
cor(re1$beta.x,re1$beta.y)
plot(re1$beta.x,re1$beta.y,xlab = "LM",ylab = "LMM")

Pvalue比较：

> cor(re1$p_wald.x,re1$p_wald.y)
[1] 0.4549333

Beta结果比较：

> cor(re1$beta.x,re1$beta.y)
[1] 0.7953077

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