Difference between revisions of "TIGAR"
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1)elastic_net | 1)elastic_net | ||
63의 /data6/haggui/twas/TIGAR에서 | 63의 /data6/haggui/twas/TIGAR에서 | ||
| − | ./TIGAR_Model_Train.sh --model '''elastic_net''' --Gene_Exp {.txt} --sampleID {.txt} --genofile_type vcf --genofile {.vcf.gz} --Format GT --alpha 0.8 --cv 10 --out ./practice_ | + | ./TIGAR_Model_Train.sh --model '''elastic_net''' --Gene_Exp {.txt} --sampleID {.txt} |
| + | --genofile_type vcf --genofile {.vcf.gz} --Format GT (--alpha 0.8 --cv 10) --out ./practice_ | ||
Gene_Exp 첫줄은 header, 그 아래 행은 해당 gene의 expression에 대한 정보임. 첫번째 column : chr 숫자, 두,세번째 column : gene_start,end position, 그다음 target ID, gene_name(optional), 9번째부터 각 column은 sample 혹은 accesion임. (해당 accession의 해당 gene에 대한 발현량) | Gene_Exp 첫줄은 header, 그 아래 행은 해당 gene의 expression에 대한 정보임. 첫번째 column : chr 숫자, 두,세번째 column : gene_start,end position, 그다음 target ID, gene_name(optional), 9번째부터 각 column은 sample 혹은 accesion임. (해당 accession의 해당 gene에 대한 발현량) | ||
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genofile 은 vcf의 tabixed form | genofile 은 vcf의 tabixed form | ||
| − | alpha: L1과 L2의 비율, cv 는 cross-validation. sample들을 training-set 과 test-set으로 나눈 후 검증. | + | alpha: L1과 L2의 비율 (default = 0.5), cv 는 cross-validation (default = 5-fold). sample들을 training-set 과 test-set으로 나눈 후 검증. |
out은 result 결과 저장되는 '폴더명'. 설정 안해주면 root에 저장하려고 해서 permission denied error 남. | out은 result 결과 저장되는 '폴더명'. 설정 안해주면 root에 저장하려고 해서 permission denied error 남. | ||
Revision as of 06:53, 9 February 2021
TIGAR는 PrediXcan 의 발전된 형태? TWAS를 한다. genotype 으로 expression을 impute 하는 단계 + gene based로 expression과 phenotype의 association을 계산하는 단계로 이루어짐.
TIGAR는 python3를 사용하기 때문에, .sh script에 있는 python을 python3로 모두 바꾸어주어야 한다. 추가로 TIGAR 에서 요구하는 모듈을 python3에 추가해줄 것(pip3 install ~) pandas, dfply, skelarn, statsmodels
1. expression~genotype 에 대한 modeling 1)elastic_net 63의 /data6/haggui/twas/TIGAR에서
./TIGAR_Model_Train.sh --model elastic_net --Gene_Exp {.txt} --sampleID {.txt}
--genofile_type vcf --genofile {.vcf.gz} --Format GT (--alpha 0.8 --cv 10) --out ./practice_
Gene_Exp 첫줄은 header, 그 아래 행은 해당 gene의 expression에 대한 정보임. 첫번째 column : chr 숫자, 두,세번째 column : gene_start,end position, 그다음 target ID, gene_name(optional), 9번째부터 각 column은 sample 혹은 accesion임. (해당 accession의 해당 gene에 대한 발현량)
sample ID 는 Gene_Exp에 있는 accession들을 엔터로 쭉 나열해놓은 파일
genofile 은 vcf의 tabixed form
alpha: L1과 L2의 비율 (default = 0.5), cv 는 cross-validation (default = 5-fold). sample들을 training-set 과 test-set으로 나눈 후 검증.
out은 result 결과 저장되는 '폴더명'. 설정 안해주면 root에 저장하려고 해서 permission denied error 남.
-> output ES : estimated effect size, p_HWE : Hardy Weinberg Equilibrium exact test p value
2) DPR
