如何快速上手UKB_RAP:英国生物银行研究平台的完整使用指南 🚀
2026-02-05 05:24:01作者:盛欣凯Ernestine
UKB_RAP(英国生物银行研究应用平台)是一个专为研究者设计的开源项目,提供了丰富的代码资源和工作流模板,帮助用户高效处理和分析英国生物银行(UK Biobank)的海量数据。无论是全基因组关联分析(GWAS)、蛋白质组学研究还是脑年龄模型构建,本项目都能为你提供一站式解决方案。
📂 项目核心目录结构解析
UKB_RAP采用模块化设计,各功能模块清晰分离,方便用户按需使用。以下是主要目录及其功能:
🔬 数据分析核心模块
- GWAS/: 全基因组关联分析工具集,包含regenie_workflow/等标准化流程脚本
- proteomics/: 蛋白质组学研究资源,提供从数据提取到差异表达分析的完整流程
- brain-age-model-blog-seminar/: 脑年龄模型构建案例,含demo-brain-age-modeling.ipynb交互式教程
🛠️ 工具与工作流
- WDL/: 工作流描述语言脚本,如view_and_count.wdl可直接用于数据可视化与统计
- apps_workflows/: 应用程序工作流模板,包含samtools等工具的标准化部署方案
- docker_apps/: 容器化应用配置,支持一键部署 reproducible 分析环境
📊 数据处理与可视化
- gwas_visualization/: GWAS结果可视化工具,提供R和Python两种实现方式
- pheno_data/: 表型数据处理脚本,支持从原始数据提取到统计分析的全流程
- end_to_end_gwas_phewas/: 端到端GWAS和PheWAS分析 pipeline,含数据质控与结果输出模块
🚀 快速启动指南
1️⃣ 环境准备
首先克隆项目仓库到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/uk/UKB_RAP
cd UKB_RAP
2️⃣ 典型分析流程示例
GWAS分析快速启动
# 运行GWAS质量控制流程
bash GWAS/regenie_workflow/partC-step1-qc-filter.sh
# 执行Step1回归分析
bash GWAS/regenie_workflow/partD-step1-regenie.sh
蛋白质组学数据处理
- 提取表型与蛋白质数据:
jupyter notebook proteomics/0_extract_phenotype_protein_data.ipynb - 差异表达分析:
jupyter notebook proteomics/protein_DE_analysis/2_differential_expression_analysis.ipynb
⚙️ 关键配置文件说明
UKB_RAP使用JSON格式作为主要配置文件类型,以下是典型配置示例:
WDL工作流配置
WDL/view_and_count.input.json示例:
{
"view_and_count.input_file": "ukbb_data.bgen",
"view_and_count.sample_file": "samples.txt",
"view_and_count.output_prefix": "analysis_results"
}
批量处理配置
end_to_end_gwas_phewas/liftover_input_template.json包含数据转换的关键参数,可根据实际数据路径修改后直接使用。
💡 实用技巧与最佳实践
📈 结果可视化快速实现
🔄 数据格式转换
参考format_conversion/bgen_compression_conversion.md文档,高效处理BGEN格式基因组数据的压缩与转换。
🧪 新手友好的交互式教程
推荐从brain-age-model-blog-seminar/demo-brain-age-modeling.ipynb入手,通过实际案例快速掌握核心分析方法。
📚 官方资源与扩展学习
- 详细文档:各模块目录下的README.md文件(如GWAS/README.md)
- 视频教程:项目配套的线上研讨会录像(需访问英国生物银行官方网站获取)
- 社区支持:通过项目GitHub Issues页面提交问题与建议
UKB_RAP持续更新中,建议定期执行git pull获取最新功能和bug修复。无论你是生物信息学新手还是经验丰富的研究者,这个项目都能帮你更高效地利用英国生物银行的宝贵数据资源! 🌟
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