最近看的3篇kmer-GWAS相关的论文_杨振互联网服务中心

1 Identifying genetic variants underlying phenotypic variation in plants without complete genomes

https://www.nature.com/articles/s41588-020-0612-7

比较早的提出 kmer GWAS 这个方法

对应的github链接

https://github.com/voichek/kmersGWAS

2 k-mer-based GWAS enhances the discovery of causal variants and candidate genes in soybean

https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/tpg2.20374

在大豆里比较了 snp sv kmer GWAS 有比较完整的代码，github链接

https://github.com/malemay/soybean_kmer_gwas/tree/main

这里有比较全的代码

同时还有对应的新工具

https://github.com/malemay/katcher

我理解的是可以把显著的kmer定位到基因组上的位置

论文里提到 In our dataset, SV-based GWAS did not add value compared to k-mer-based GWAS and may not be worth the time and computational resources invested

3 kGWASflow: a modular, flexible, and reproducible Snakemake workflow for k-mers-based GWAS

https://academic.oup.com/g3journal/article/14/1/jkad246/7425459

对应的github主页

https://github.com/akcorut/kGWASflow

把整个的kmer GWAS 封装成了一个流程，用的是snakemake

这个应该也可用当成一个snakemake的进阶学习资料。我测试了一下这个流程，第一步是用conda去安装每个rule用到的虚拟环境，如果服务器不能联网还不能用，这个还不太确定是不是每一次运行都会单独安装一次虚拟环境。试试看能不能把每个步骤拆解出来

声明：来自小明的数据分析笔记本，仅代表创作者观点。链接：https://eyangzhen.com/3730.html

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