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  1. #Illumina 850K(EPIC)分析APP
  2. ## 安装指南
  3. `#激活choppy环境`
  4. `'#sourse activate choppy'`
  5. `#安装APP`
  6. `choppy install XXXX`
  7. ### APP介绍
  8. #### 甲基化原理简述
  9. Illumina 850K甲基化芯片可同时检测>850,000个位点,覆盖>95%的CpG岛,99%的RefSeq基因,已经成为精准医学研究的重要方法之一。
  10. 850K芯片采用了两种探针Infinium Ⅰ 和Infinium Ⅱ对样品甲基化进行测定,Infinium I采用了两种bead(甲基化M和非甲基化U,如图显示),而II只有一种bead(即甲基化和非甲基化在一起),这也导致了它们在后续荧光探测的不同,而根据不同探针的bead的荧光值,就可以得到样品各个位点上的甲基化水平。
  11. #### ![](./picture/WechatIMG912.png)
  12. 对于位点甲基化水平的定量测量通常使用两种指标:β值和M值
  13. β值:![image-20200505115203926](./picture/WechatIMG913.png)
  14. (其中M代表甲基化信号,U代表非甲基化信号)
  15. M值:![image-20200505115257465](./picture/WechatIMG914.png)
  16. β值是最常用的甲基化水平的定量方式,可以直观地了解不同位点的甲基化水平;而M值具有更好的统计学特性,更适用于对样品数据的统计分析。
  17. #### APP简介
  18. 为了更好更便捷的分析全基因组甲基化数据,我们选用了分析850K芯片的R包——minfi包,构建了分析pipeline,可以得到全基因组的各个位点甲基化表达谱。
  19. ### 流程和参数
  20. #### 850K array分析流程
  21. ![`image-20200505121440688`](./picture/WechatIMG915.png)
  22. 本APP将EPIC芯片的原始数据读入后,过滤了p<0.05的列和p<0.01的行后使用Funnorm方法对数据进行归一化,再过滤其中的SNP位点和性染色体位点,最终得到四张表格(详见输出部分)
  23. ### 使用方法
  24. 按照上述步骤安装成功之后,就可以通过下面的命令使用APP
  25. `$ Rscript EPIC.modified.R -p xxx -i xxx `
  26. 具体参数要求见输入模块
  27. ### 输入和输出
  28. #### 输入
  29. 需要一个文件夹,其中包含:
  30. ▪ idat文件:样本的芯片测序结果文件,命名方式为:“'Sentrix_ID'_'Sentrix_Position'__Grn/Red.idat”
  31. ▪ sample_sheet文件:样本的注释信息文件,命名为“sample_sheet.csv”,其中包含Sample_Name,Sentrix_ID, Sentrix_Position, Sample_Group等注释信息
  32. #### 输出
  33. 任务完成结束后,便可以在阿里云相应的OSS端生成相应的文件,该输出包含四张含有所有样本M值和beta值的表格(行名为各位点标号,列名为各样本名)。
  34. ▪ raw.mVal.txt(原始数据(文件读入后直接得到)的M值)
  35. ▪ raw.bVal.txt(原始数据的β值)
  36. ▪ filter.p.sex.snp.mVal.txt(过滤和归一化(过滤了低质量位点、SNP位点和性染色体位点,使用Funnorm进行归一化)后数据的M值)
  37. **▪** filter.p.sex.snp.bVal.txt(过滤和归一化后数据的β值)