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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

  1. 提取表型与蛋白质数据:
    jupyter notebook proteomics/0_extract_phenotype_protein_data.ipynb
    
  2. 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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