meta分析的森林圖不會畫？看這裡

  • 2019 年 12 月 17 日
  • 筆記

metasoft是一款對多個study的GWAS分析結果進行meta分析的工具，該軟體執行速度快，而且配套了畫森林圖的工具，非常的方便，官網如下

http://genetics.cs.ucla.edu/meta/

在處理不同study的異質性時，支援以下4種模型

  1. Fixed Effects model(FE)
  2. Random Effects model(RE)
  3. Han and Eskin』s Ranodm Effects model(RE2)
  4. Binary Effects model(BE)

和metal類似，metasoft也只需要一個配置文件即可，配置文件的內容示意如下

#開頭的行是我後期加上去的，解釋了每一列的含義，該文件以空格為分隔符，每一行為一個SNP位點，對於每個study的GWAS分析結果，以兩列為單位進行展示，第一列為回歸係數beta值，第二列為回歸係數對應的標準誤SE, 上述文件表示3個study的關聯分析結果。

準備好輸入文件之後，就可以運行該軟體了，基本用法如下

java -jar Metasoft.jar -input example.txt

默認輸出文件名稱為out, 其列數很多，每一列的含義解釋如下

根據不同的effect 模型, 綜合所有study的研究結果，給出一個總的beta值，標準誤以及p值，以固定效應模型FE為例，對應的有以下3列

  1. PVALUE_FE
  2. BETA_FE
  3. STD_FE

同時為了量化不同study之間的異質性，使用了Cochran』s Q檢驗，該檢驗的統計量稱之為Q, 並在此基礎上定義了新的統計量I square, 計算公式如下

通常情況下，I square的值在0-0.25之間，認為是較低異質性；0.25-0.5之間，中等程度的異質性，0.5到0.75之間，真實存在異質性，0.75以上，異質性很大。

該工具還包含了一個名為ForestPMPlot的工具，可以基於metasoft的結果繪製森林圖，基本用法如下

python pmplot.py   data/input.txt   data/output.txt   study.name.txt   study.order.txt   rs32075748   Apoa2   Apoa2.pdf

第一個參數為metasoft的輸入文件，第二個參數為metasoft的輸出文件，第三個參數為每個study的名稱，第四個參數為每個study對應的順序，第五個參數為需要繪圖的SNP ID，第六個參數為對應的基因，第七個參數為輸出圖片的名稱，圖片示意如下

利用該軟體，不僅可以進行gwas meta-analysis, 還可以快速繪製森林圖，推薦大家使用。

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