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アメリエフのブログ

Amelieff Staff Blog

eQTL解析

SNP解析
今週はPLINKを用いたQTL解析やGWASを紹介してきました。

今日は、SNPジェノタイピングとマイクロアレイを結合させるExpression-QTL解析(eQTL)を行います。

1.サンプルデータを用意します
遺伝子発現量が一定レベル以上の発現マーカーを対象に解析を行います。

2.MAPファイルを作成します
発現マーカーごとのMAPファイルを作成します。
発現マーカーの前後数kbの領域に含まれるSNP一覧のファイルです。

3.PEDファイルを作成します
発現マーカーごとのPEDファイルを作成します。
QTL解析では、affection statusカラムにコントロールorケースの情報を入力しました。
eQTL解析では、affection statusカラムに遺伝子発現量を入力します。
縦にサンプル、横に発現マーカーのSNPが並びます。

4.いよいよ解析です
plink --file exp --assoc --out arg

画面にファイルデータの詳細が表示されますので、意図どおりに認識されているかチェックしてください。
arg.qassocというファイルが出来上がります。
カラム数は9つで
Chr   Chromosome number
SNP   SNP identifier
BP    Physical position (base-pair)
NMISS  Number of non-missing genotypes
BETA  Regression coefficient
SE    Standard error
R2    Regression r-squared
T    Wald test (based on t-distribtion)
P    Wald test asymptotic p-value
です。

4ステップで、1つの発現マーカーに対する解析を行いました。

実際には、複数の発現マーカー(約2万)を対象に解析を行うことになるので、Perlでプログラミングすることで自動化しています。

すべてのマーカーを対象にMAPファイルを作成しeQTL解析する方法もありますが、膨大な計算時間がかかります。
例えば、計算時間20秒/マーカー → 2万マーカーで約111時間の計算時間がかかります。(弊社サーバーの場合)

事前に全ゲノムのeQTL解析をしておき、データベース化することで必要に応じて検索することもできます。

【参考】
PLINKマニュアル(Quantitative trait association)
http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/anal.shtml#qt