遺傳相關(guān)的計(jì)算之前介紹過幾次了，感興趣的翻之前的推文：

1、利用GCTA工具計(jì)算復(fù)雜性狀/特征（Complex Trait）的遺傳相關(guān)性（genetic correlation）

2、LD SCore計(jì)算基因多效性、遺傳度、遺傳相關(guān)性

之前的兩篇推文均有一個(gè)小局限，就是針對(duì)多個(gè)表型間的遺傳相關(guān)性計(jì)算沒有介紹。

因此，本次推文是作為一個(gè)補(bǔ)充。

一、LDSC

對(duì)于LDSC，多表型間的遺傳相關(guān)性計(jì)算很簡(jiǎn)單，假設(shè)存在trait1、trait2、trait3、trait4四個(gè)表型，其對(duì)應(yīng)的sumstats格式文件為：
trait1.sumstats.gz,trait2.sumstats.gz,trait3.sumstats.gz,trait4.sumstats.gz。

（sumstats格式文件不了解？見推文LD SCore計(jì)算基因多效性、遺傳度、遺傳相關(guān)性）

現(xiàn)在想要計(jì)算trait1、trait2、trait3、trait4四個(gè)表型兩兩之間的遺傳相關(guān)性，則直接輸入命令：

for i in $(seq 0 4); do
echo $i
nohup ldsc.py --rg trait${i%}.sumstats.gz,trait1.sumstats.gz,trait2.sumstats.gz,trait3.sumstats.gz,trait4.sumstats.gz --ref-ld-chr chr/ --w-ld-chr chr/ --out --out trait${i%}linearcorr &
done

二、GCTA

GCTA一次只能計(jì)算某個(gè)表型（例如trait1）與其他所有表型（例如trait2、trait3、trait4）的遺傳相關(guān)性。

pheno.txt文件的格式如下所示：

image

先計(jì)算trait1與trait2、trait3、trait4的遺傳相關(guān)性：

for i in $(seq 1 4); do
echo $i
nohup gcta64 --reml-bivar 1 $i --reml-bivar-nocove --grm test --pheno pheno.txt  --reml-bivar-lrt-rg 0 --out trait1_${i%} &
done

--reml-bivar 1 $i #1指的是pheno.txt文件的第一個(gè)表型trait1。

(seq 1 4) `），分別執(zhí)行的內(nèi)容是計(jì)算trait1和pheno.txt文件的第一個(gè)表型（trait1）的遺傳相關(guān)性、trait1和pheno.txt文件的第二個(gè)表型（trait2）的遺傳相關(guān)性、trait1和trait3的遺傳相關(guān)性，trait1和trait4的遺傳相關(guān)性。

--grm test見推文利用GCTA工具計(jì)算復(fù)雜性狀/特征（Complex Trait）的遺傳相關(guān)性（genetic correlation）

計(jì)算trait2與trait1、trait3、trait4的遺傳相關(guān)性：

for i in $(seq 1 4); do
echo $i
nohup gcta64 --reml-bivar 2 $i --reml-bivar-nocove --grm test --pheno pheno.txt  --reml-bivar-lrt-rg 0 --out trait2_${i%} &
done

其他的以此類推。

其實(shí)也可以在for里面再套一個(gè)for循環(huán)，這樣就能一次性計(jì)算完所有的表型間的遺傳相關(guān)性。