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GCTA学习6 | GCTA计算GRM矩阵(kinship矩阵)

已有 1613 次阅读 2022-1-17 19:00 |个人分类:GWAS|系统分类:科研笔记

GRM矩阵,全称:genetic relationship matrix (GRM)。

GCTA计算GRM有两种方法

  • 默认的Yang,--make-grm-alg 0
  • Van的方法:--make-grm-alg 1

GCTA计算GRM有两种形式

  • 默认的二进制形式:--make-grm,或者 --make-grm-bin
  • 文本格式(三元组):--make-grm-gz

1. GCTA计算GRM:二进制

下面这两个命令,是等价的。

--make-grm

or

--make-grm-bin

Estimate the genetic relationship matrix (GRM) between pairs of individuals from a set of SNPs and save the lower triangle elements of the GRM to binary files, e.g. test.grm.bin, test.grm.N.bin, test.grm.id. 结果会生成矩阵的下三角,保存为二进制文件。

「Output file」

  • test.grm.bin (it is a binary file which contains the lower triangle elements of the GRM). 这个是二进制存储的GRM
  • test.grm.N.bin (it is a binary file which contains the number of SNPs used to calculate the GRM). 这个是二进制文件,存储的是参与计算的SNP个数
  • test.grm.id (no header line; columns are family ID and individual ID, see above). 这个是FID和IID的信息。

「运行命令:」

gcta64 --bfile ../test --make-grm --make-grm-alg 0 --out g1

2. R函数,读入二进制矩阵

可以通过R语言代码读取二进制GRM文件:

# R script to read the GRM binary file
ReadGRMBin=function(prefix, AllN=F, size=4){
  sum_i=function(i){
    return(sum(1:i))
  }
  BinFileName=paste(prefix,".grm.bin",sep="")
  NFileName=paste(prefix,".grm.N.bin",sep="")
  IDFileName=paste(prefix,".grm.id",sep="")
  id = read.table(IDFileName)
  n=dim(id)[1]
  BinFile=file(BinFileName, "rb");
  grm=readBin(BinFile, n=n*(n+1)/2, what=numeric(0), size=size)
  NFile=file(NFileName, "rb");
  if(AllN==T){
    N=readBin(NFile, n=n*(n+1)/2, what=numeric(0), size=size)
  }
  else N=readBin(NFile, n=1, what=numeric(0), size=size)
  i=sapply(1:n, sum_i)
  return(list(diag=grm[i], off=grm[-i], id=id, N=N))
}

3. 将二进制GRM变为N*N的矩阵

然后通过下面代码,转换为n*n的G矩阵:

aa = ReadGRMBin(prefix = "g1")

G_mat = matrix(0,length(aa$diag),length(aa$diag))
diag(G_mat) = aa$diag
lowerTriangle(G_mat,byrow = T) = aa$off
G_mat = G_mat+t(G_mat)-diag(diag(G_mat))
rownames(G_mat) = colnames(G_mat) = aa$id$V2
G_mat[1:10,1:10]

4. GRM为文本形式

--make-grm-gz

Estimate the GRM, save the lower triangle elements to a compressed text file (e.g. test.grm.gz) and save the IDs in a plain text file (e.g. test.grm.id). 估计的GRM文件,存储矩阵的下三角,压缩文件,存储ID信息

「Output file format」test.grm.gz (no header line; columns are indices of pairs of individuals (row numbers of the test.grm.id), number of non-missing SNPs and the estimate of genetic relatedness) 生成的文件,为压缩文件,第一列和第二列为编号信息(根据ID的顺序编号,相当于是矩阵的下三角行列信息),第三列是SNP个数,第四列是相关系数

1    1    1000    1.0021
2    1    998     0.0231
2    2    999     0.9998
3    1    1000    -0.0031
...

test.grm.id (no header line; columns are family ID and individual ID) 为FID和IID数据,第一列为家系信息,第二列是个体ID。

011      0101
012      0102
013      0103
...

5. 将二进制GRM变为ASReml支持的格式

ASReml-R的ginv格式,是矩阵的下三角,第一列是矩阵的行号,第二列是矩阵的列号,第三列是矩阵的数值(亲缘关系系数)。所以,可以直接根据GCTA的文本的GRM,进行转换。

「注意,ASReml计算需要的是G逆矩阵,而GCTA计算的是G矩阵,所以要求逆矩阵之后,才可以利用。」

「命令代码:」

gcta64 --bfile test --make-grm-bin --make-grm-alg 1 --out g1 --maf 0.01

在R语言中读取二进制G矩阵,并转化为逆矩阵的三元组形式

ReadGRMBin=function(prefix, AllN=F, size=4){
  sum_i=function(i){
    return(sum(1:i))
  }
  BinFileName=paste(prefix,".grm.bin",sep="")
  NFileName=paste(prefix,".grm.N.bin",sep="")
  IDFileName=paste(prefix,".grm.id",sep="")
  id = read.table(IDFileName)
  n=dim(id)[1]
  BinFile=file(BinFileName, "rb");
  grm=readBin(BinFile, n=n*(n+1)/2, what=numeric(0), size=size)
  NFile=file(NFileName, "rb");
  if(AllN==T){
    N=readBin(NFile, n=n*(n+1)/2, what=numeric(0), size=size)
  }
  else N=readBin(NFile, n=1, what=numeric(0), size=size)
  i=sapply(1:n, sum_i)
  return(list(diag=grm[i], off=grm[-i], id=id, N=N))
}

aa = ReadGRMBin(prefix = "g1")

G_mat = matrix(0,length(aa$diag),length(aa$diag))
diag(G_mat) = aa$diag
lowerTriangle(G_mat,byrow = T) = aa$off
G_mat = G_mat+t(G_mat)-diag(diag(G_mat))
rownames(G_mat) = colnames(G_mat) = aa$id$V2

#diag(G_mat) = diag(G_mat) + 0.01
ginv = G.inverse(G_mat,sparseform = T)$Ginv
head(ginv)

然后就可以进行GBLUP评估了:两者结果完全一致。

「ASReml的结果:」

「GCTA reml的结果:」




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