gtex的简单介绍

本篇文章给大家谈谈gtex，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、GTEX创始人是谁？
• 2、gtex数据怎样筛选
• 3、GTEx笔记

GTEX创始人是谁？

目前从GTEX的白皮书来看，GTEX一共有三位联合创始人

Ryan Ding

Ryan是一位经验丰富的金融专家，区块链顾问和资深游戏玩家。Ryan毕业于密歇根州立大学商学院，拥有金融学位。在密歇根州立大学期间，Ryan在北美领导了第三大魔兽世界公会。在创建GTEX之前他曾在华尔街的主要金融机构工作了八年。Ryan是代币经济学的先驱，并认为游戏代币化是游戏行业的未来。

Lyn Zhao

Lyn是伦敦国王学院的电子工程硕士。自年以来，他先后在国家电网公司和UBS、美银美林等投资银行工作，在定量分析、交易和数据科学领域拥有丰富的经验。目前,他主要关注数字资产量化交易和区块链技术。Lyn拥有丰富的创业经验，曾在中国和英国工作。他对电子竞技充满热情，同时也是魔兽RPG游戏地图的深度游戏玩家和开发者。

Vlad Milosevic

Vlad是一位经验丰富的游戏行业营销人员和资深人士。他毕业于Davis Elkins College商学院。他在欧洲创立了多个大型游戏社区，其中的社区每月能产生超过一千万次页面浏览量，以及获得超过万美元的广告收入。Vlad目前拥有一家成功的网络营销机构，GS Power。他是GTEX的联合创始人，因为他深信区块链将会给游戏产业带来革命。

gtex数据怎样筛选

关于gtex数据怎样筛选。

1、通常我们在挖掘TCGA数据库的时候，会发现该项目纳入的正常组织测序结果是非常少的，也就是说很多病人都不会有他的正常组织的转录组测序结果，比如说乳腺癌吧，1200个左右的转录组数据，其中1100左右都是肿瘤组织的测序数据，只有区区100个左右的正常对照。

2、这个时候我们就需要想办法加大正常组织测序样本量，既然TCGA数据库没有，我们就从其他数据库着手。这里值得大力推荐的是GTEx数据库,Genotype-TissueExpression(GTEx)。

GTEx笔记

838 donors and 17,382 samples from 52 tissues and two cell lines

【715 (85.3%) were European American,

103 (12.3%) African American,

and 12 (1.4%) Asian American,

with 16 (1.9%) reporting Hispanic or Latino ethnicity;

557 (66.4%) donors were male and 281 (33.5%) female 】

RNA-seq，WGS

表达数量性状基因座（expression Quantitative Trait Loci,eQTL）是对上述概念的进一步深化，它指的是染色体上一些能特定调控mRNA和蛋白质表达水平的区域，其mRNA/蛋白质的表达水平量与数量性状成比例关系。eQTL可分为顺式作用eQTL和反式作用eQTL，顺式作用eQTL就是某个基因的eQTL定位到该基因所在的基因组区域，表明可能是该基因本身的差别引起的mRNA水平变化；反式作用eQTL是指某个基因的eQTL定位到其他基因组区域，表明其他基因的差别控制该基因mRNA水平的差异。

sQTL：剪接数量性状基因座

ieQTL：细胞类型-相互作用eQTL

isQTL：细胞类型-相互作用sQTL

The effect sizes of eQTLs are defined as the effect of the alternative allele (ALT) relative to the reference (REF) allele in the human genome reference. In other words, the eQTL effect allele is the ALT allele, not the minor allele.

The portal displays two values that are related to the eQTL effect sizes:

Allelic fold-change (aFC), a measure of cis-eQTL effect size, is defined as the log-ratio between the expression of the haplotype carrying the alternative eVariant allele to the one carrying the reference allele in log2 scale. Currently, due to computational limitation, only the aFC of the most significant variant of each eGene is available.

Normalized effect size (NES), previously known as the effect size on the portal, is defined as the slope of the linear regression, and is computed as the effect of the alternative allele (ALT) relative to the reference allele (REF) in the human genome reference (i.e., the eQTL effect allele is the ALT allele). NES are computed in a normalized space where magnitude has no direct biological interpretation.

eVariant: a significant variant associated with an eGene.

（关于significant cutoff的定义）

The "Single-Tissue eQTLs" section allows you to look up cis eQTLs which have been precomputed in a +/- 1Mb cis window around the transcription start site (TSS). Significance was determined using a Q-value threshold. At least 70 samples per tissue are necessary to achieve the statistical power needed for this type of analysis.

In contrast, the "GTEx eQTL Calculator" and GTEx eQTL Dashboard allow you to compute, on demand, an association between a SNP and gene of your choice. The association may be cis or trans. This calculation may be performed in tissues for which we have more than 10 samples. No Q-value filtering is performed and the user is left to interpret the significance of the p-value.

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