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生物信息学。2015年1月15日；31(2): 259–261.
2014年9月25日在线发布。 数字对象标识：10.1093/生物信息学/btu621
预防性维修识别码：项目经理4287944
PMID：25260699

EasyStrata：分层全基因组关联荟萃分析数据的评估和可视化

托马斯·温克勒,1,* 佐尔坦·库塔里克,2,三，4 马蒂亚斯·戈尔斯基,1 克劳迪奥·洛塔兹,5 弗洛里安·克罗宁伯格,6和艾丽斯·海德1,*
作者信息 文章注释 版权和许可信息 PMC免责声明

关联数据

补充资料

摘要

总结：R包EasyStrata促进了分层全基因组关联荟萃分析（GWAMA）结果的评估和可视化。它提供了（i）用于测试和解释层间差异的统计方法，作为处理基因-层间相互作用效应的手段，以及（ii）为分层GWAMA结果定制的扩展图形特征。该软件还提供了适用于一般GWAMA的其他功能，包括注释、排除或突出显示绘图中的特定基因座，或从全基因组数据集提取基因座的独立子集。它是免费的，包括一个用户友好的脚本界面，简化了数据处理，并允许以灵活的方式组合统计和图形功能。

可利用性：EasyStrata可从我们的网站免费获得（根据GNU通用公共许可证v3）www.genepi-regensburg.de/easystrata以及来自CRAN R软件包存储库CRAN.R-project.org/web/packages/EasyStrata/。

联系人： ed.rku@relkniw.samoht（电子邮箱）或ed.rku@dieh.siri

补充信息： 补充数据可在生物信息学在线。

1简介

全基因组关联荟萃分析（GWAMA）汇集了多个研究特异性全基因组关联（GWA）结果，导致导致复杂性状和疾病的已知基因数量增加了10到20倍(维斯切等。2012年)。同时，重点还放在全基因-环境相互作用分析（GEWIS）上，该分析旨在进一步表征遗传主效应，并发现仅在某些环境条件下存在的新的遗传关联（基因-环境相互作用，GxE）。尽管一些GEWIS已经从单一研究分析扩展到了荟萃分析，但迄今为止，只有少数报道可复制的GxE效应(赫特等。, 2013)。对于分类环境因素E，GEWIS荟萃分析可以按GWAMA按E分层，例如按性别或吸烟状态分层。分层GWAMA不仅提高了检测地层敏感遗传主效应的能力(贝伦斯等。, 2011)还可以测试基因-地层（GxS）相互作用和联合（主要+相互作用）效应(阿斯查德等。，2010年；三博士等。，2010年；兰德尔等。, 2013)。尽管存在多种分析分层GWAMA结果的方法，但软件工具的可用性有限（请参阅补充表S1与其他GWAS工具进行比较）。

我们开发了一个名为EasyStrata的R包，它允许用户获得跨层比较的统计和图形摘要，并研究潜在的GxS效应。该软件是在GIANT（ANthropometric Traits基因调查）联盟的GxE工作组内开发的，该软件包的功能在GWAMA人体特征结果中得到了例证，该结果可在以下网址公开获得：www.broadinstitute.org/collaboration/g巨人EasyStrata适用于连续或二分结果的分层GWAMA，许多功能也适用于“非分层”GWAMA(补充说明).

2实施

2.1特点和功能

EasyStrata分析的基础是每个单核苷酸多态性（SNP）全基因组和分层（m层）的GWAMA结果(补充图S1)：特定阶层的meta分析β估计值和标准误差(考克斯和欣克利，1979年)]或Z-分数和样本量[样本量-加权Z-基于评分的meta分析(斯托弗，1949年)]以及其他信息（例如，特定于地层的关联P（P）-值）。分层的例子包括男性和女性（m=2），或老年组和年轻组（m=2.），这些因素的组合（m=4），吸烟状态（不吸烟者、以前吸烟者和现在吸烟者，m=3.）或其他分类暴露。

2.1.1统计功能

为了评估分层GWAMA结果，我们采用了统计方法来估计（i）通过对m层结果的荟萃分析得出的总体（即层组合）影响(考克斯和欣克利，1979年；斯托弗，1949年); （ii）根据m地层结果计算的联合效应(阿斯查德等。，2010年); （iii）作为GxS效应测试手段的两层结果之间的差异(兰德尔等。, 2013); （iv）m层之间的非均质性(科克伦，1954年)（请参见补充表S2有关已实现统计信息的摘要）。所有测试都适用于特定地层的贝塔估计和标准误差，也适用于特定地层Z-分数和样本大小。我们还提供函数来校正计算的P（P）-通过错误发现率进行多次测试的值(本杰米尼和霍奇伯格，1995年)或Bonferroni校正(约翰逊等。，2010年)聚集功能导致形成独立的物理距离或连锁不平衡（LD），即显著SNP的子集。

2.1.2绘图功能

为了可视化分层GWAMA结果，我们实现了最先进的图形功能，如分位数-分位数图（QQ）、散点图和曼哈顿图。更具体地说，我们提供了为层间比较量身定制的图形功能：EasyStrata允许在所谓的“迈阿密”地块中对比两个曼哈顿地块(图1)，用于在单个图形中显示多条QQ曲线(补充图S2)，以及将散点图扩展到更高维度(补充图S3)。图形功能由其他方便的功能补充，例如突出显示曼哈顿或迈阿密地块中的特定区域(图1)，将QQ图中的特定区域排除在外，以专注于新关联的潜力，省略不太重要的SNP，以大幅提高大型数据集的绘图速度，打破y轴的规模，以确保极重要SNP的正确表示，或创建地块小组，快速概述GWAMA的单一研究或各种性状(补充图S4–S7).

保存图片、插图等的外部文件。对象名称为btu621f1p.jpg

Miami-Plot展示了公开的女性和男性特定协会P（P）-根据BMI调整的腰臀比值(兰德尔等。, 2013)。已知的主要效应位点以绿色突出显示(林格伦等。, 2009)或橙色(海德等。，2010年)。根据基因座着色，可以在3号染色体上看到两个新的（女性特有的）基因座

2.2使用

我们的开源软件是用R语言编写的，并使用了“Cairo”和“plotrix”包。使用基于LD的阈值提取独立位点需要PLINK软件(Purcell公司等。, 2007)。对于基于HapMap-imputted研究的分层GWAMA结果，我们建议至少有4GB的随机存取存储器（RAM）可用（请参阅补充表S3用于评估运行时和RAM分配）。EasyStrata是通过调用函数'EasyStrata'来启动的，函数的参数是ecf-file:EasyStratea（'/path2ecf/example.ecf'）。用户定义的ecf文件是一个文本文件，它提供了一个灵活的脚本接口，允许生成自定义的分析管道(补充图S8)。可以从我们的网站下载一些模板ecf-管道（例如，用于创建此处显示的图形的管道）。

3结论

通过EasyStrata，我们提供了一个用户友好的R包，有助于评估或图形化呈现分层GWAMA结果。我们作为分析师开发了这个软件，GIANT联盟对一百多项研究进行了荟萃分析，以调查人体测量特征的遗传基础，并确定潜在的GxE效应。例如，我们软件的功能已用于评估性别分层的GWAMA的多种人体测量特征(兰德尔等。, 2013)。EasyStrata的自动化管道方法可以节省时间，并将手动提取和合并数据的错误降至最低。该软件对于分析师应对高维分层GWAMA数据日益复杂的问题非常有用。

补充材料

补充数据：

致谢

EasyStrata是使用来自ANthropometric Traits Consortium（GIANT，http://www.broadinstitute.org/collaboration/g巨人).

基金：德国联邦教育和研究部(BMBF 01ER1206型); 美国国立卫生研究院，R01-DK075787/01A1，国家食品药品监督管理总局93 848); 瑞士国家科学基金会(31003A-143914号); 瑞士生物信息学研究所。

利益冲突：未声明。

参考文献

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文章来自生物信息学由提供牛津大学出版社