今天博主博士答辯完畢啦，超開心的，撒花~

雖然很疲憊（昨晚太晚睡了==），但想到今天跟師妹說給她gene-based關聯分析的方法。

於是，決定還是整理好了再休息休息。

好，進入主題。

之前的推文我曾經寫過使用VEGAS2（Versatile Gene-based Association Study）進行gene based的關聯分析研究。

但用過的人就知道，VEGAS2有個很明顯的缺點，跑起來很佔CPU，因此今天再重新推薦另一個工具GCTA，也是可以計算gene-based關聯分析的。

1、下載、安裝

首先，下載GCTA：

wget https://cnsgenomics.com/software/gcta/bin/gcta_1.92.4beta2.zip

解壓：

unzip gcta_1.92.4beta2.zip
cd gcta_1.92.4beta2

2、準備輸入檔案

準備summary_statistics的輸入檔案GWASp，輸入檔案GWASp包括兩列，第一列是SNP的ID，第二列是SNP的P值（這裡顯示的是P-value）。

準備基因型檔案1000G_EUR，基因型檔案可以是公共資料庫的，比如千人基因組的。值得注意的是，你拿到的資料是什麼人群的，基因型檔案就選用相應的人群資料，比如你的資料是歐洲祖先，那麼基因型的話就選用千人基因組的歐洲祖先人群，而不是所有樣本（兩千多個）。

基因型檔案1000G_EUR為PLINK格式（bed,bim,fam或者map,ped）,PLINK格式還不瞭解？見推文

準備glist-hg19.txt檔案，格式如下所示：

glist-hg19.txt檔案出自GCTA網站，各位找不到的話在後臺傳送gli關鍵詞即可獲得該檔案。

3、gene-based關聯分析

準備好GWASp、1000G_EUR和glist-hg19.txt後，輸入如下命令：

gcta64 --bfile 1000G_EUR --maf 0.01 --fastBAT GWASp --fastBAT-gene-list glist-hg19.txt --out GWASp_result --thread-num 10

4、結果解讀

完成以上分析後，會得到GWASp_result.gene.fastbat

其中，圈出來的紅框即為我們感興趣的基因與表型的相關性P值。顯著閾值的設定為：0.05/（GWASp_result.gene.fastbat檔案行數-1）

今天的介紹就到這，明天有時間的話再推一篇超實用的工具！

祝各位週一愉快！