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! 🌟
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Python小说下载神器:一键获取番茄小说完整内容如何用md2pptx快速将Markdown文档转换为专业PPT演示文稿 📊京东评价自动化工具:用Python脚本解放双手的高效助手三步掌握Payload-Dumper-Android:革新性OTA提取工具的核心价值定位终极Obsidian模板配置指南:10个技巧打造高效个人知识库终极指南:5步解锁Rockchip RK3588全部潜力,快速上手Ubuntu 22.04操作系统WebPlotDigitizer 安装配置指南:从图像中提取数据的开源工具终极FDS入门指南:5步掌握火灾动力学模拟技巧高效获取无损音乐:跨平台FLAC音乐下载工具全解析终极指南:5步复现Spring Boot高危漏洞CVE-2016-1000027
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
884
590
暂无简介
Dart
769
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246