matlab代码cox-gwas_pipeline:使用FaST-LMM和留一染色体连锁不平衡控制对表型数据执行GWAS的管道

Matlab代码考克斯这组MATLAB代码创建了一个管道，用于对表型数据执行全基因组关联扫描（GWAS），同时使用遗传背景的随机效应控制遗传相关性。 在这里，该实施方案针对在普通和重组近交小鼠品系表型（包括行为和mRNA表达（即eQTL））表型上进行的GWAS，从而将品系遗传背景作为随机效应包括在模型中。 使用FaST-LMM（因子谱变换线性混合模型；请参阅参考资料）对模型进行拟合。 在计算相关度矩阵时，采用留一染色体淘汰法来减轻结果的连锁不平衡污染。 该管道用于Windows上的分析，但可以轻松地适用于Unix平台或使用（更频繁更新的）Python版本的FaST-LMM。 可以使用Haploview将结果可视化，并生成提供最佳结果（即，最低的P值和每种表型的错误发现率Q值）的摘要输出文件。 这些脚本要求将Windows编译的FaST-LMM安装到C：\ Fast-LMM，并将PLINK安装到C：\ Fast-LMM \ Plink。 表文件格式示例在Files \ Example_data.txt中给出，用VBA编写的辅助excel宏用于从主excel数据文件输出该文件，在Files