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Outils génétiques du DGA

QTLMap

QTLMap is a software dedicated to the detection of QTL from experimental designs in outbred population.

Plus de détails sur http://dga7.jouy.inra.fr/qtlmap/

QTLMap est disponible sur dga12 et dga11 :
  • Lancement sur dga11 avec la commande : ''qsub -cwd -pe openmp 4 -b y qtlmap p_analyse <OPTIONS QTLMAP>''
  • La soumission de jobs demandant l’utilisation de l’environnement parallèle de SGE (openmp,…) n’est pas autorisée sur dga12.

Pour plus de précisions quand à l'utilisation, contacter

Quelques precisions sur l'execution

rappel des options

-cwd = on travaille dans le repertoire courant

-pe openmp N => nombre de threads

   = max thread sur DGA11
     ==12 pour worq
     ==6 pour longq
     ==12 bigmem
     ==2 pour unlimitq

-b y = on lance un executable

Informations complémentaires

Vous avez des informations concernant l'utilisation de ce logiciel sur nos serveurs,\\ alors n'hésitez pas ! Ajoutez les sur cette page.

Le 03/03/2011 11:06, Pascal Croiseau a écrit :

J'ai remarqué que des nouveaux jobs "QTLMAP" ont été lancés et dépassent allègrement les 1000% de CPU.
Jusqu'à maintenant le seuil des 400% (qui était déjà élevé puisque la norme c'est 1job=100% de CPU) fonctionnait. Est ce que cette limite à été supprimée?

La norme dont vous parlez (1job = 100% CPU) correspond à l'exécution d'un programme non parallélisé.

O.Filangi a modifié dernièrement le script de lancement de qtlmap de façon à ce qu'il n'utilise que 4 threads ( 4 coeurs ).

Le programme qtlmap lancé par utougus qui tourne actuellement a, à priori, été lancé via ce script car il tourne aux alentours de 400% de CPU

GSEVM

Genetical Structured Environmental Variance Model, logiciel mis à disposition par Milagros Garcia (Post Doc à la S.A.G.A.). The GSEVM is a program for analysing data with heterogeneous variances.

TM

Threshold Model: logiciel mis à disposition par Andres Legarra (INRA-GenPhySE).

Software for multiple trait estimation of variance components, breeding values and fixed effects in threshold,linear and sensored linear models in animal breeding.

GS3

GS3 : Genomic Selection - Gibbs Sampling - Gauss Seidel

GENEKIT

GENEKIT version June 30, 2011

GENEKIT is a BLUP software, initially derived from the blupf90 program of Ignazy Mizstal, with which it has very little in common now. Initially, it was implemented to improve some aspects of blupf90, in particular:
  • A more user-friendly parameter file, where variables have names (and not just order numbers, source of many mistakes);
  • A more efficient solution algorithm: a preconditioned conjugate gradient algorithm in which the preconditioner is not just a diagonal but an incomplete block Cholesky factor of the coefficient matrix. This proved to be very efficient to quickly move information in one iteration from progeny to parents several generations away and back, with a strong effect on convergence rate;
  • A more efficient (but more restricted) approach for multiple trait settings, with systematic canonical decomposition including in situations with missing values on some traits and/or heterogeneous residual variances.

Se lance par la commande : /logiciels/GENEKIT/BIN/genekit

Documentation : genekit_manual_june2011.pdf

Pour plus de précisions quand à l'utilisation, contacter .

hapflk

  • version 1.3.0
  • hapflk is a software implementing the hapFLK [1] and FLK [2] tests for the detection of selection signatures based on multiple population genotyping data.
  • Développé par B.Servin et S.Boitard
  • Lancement par la commande : /bao/hapflk/hapflk130.sh
  • Documentation : [[https://forge-dga.jouy.inra.fr/projects/hapflk/wiki]]

LDSO

LDSO (Linkage Disequilibrium with Several Options) is a complete computer program for simulations of whole diploid population histories under various historical scenarios based on the gene-dropping method (MacCluer et al. 1986).

https://qgsp.jouy.inra.fr/ldso

RobPower

RobPower is a R Program to compute algebric formulaes in references to the
article "Inuence of population structure on power and robustness of current
association mapping tests" by S. Teyssèdre, J-M Elsen and A. Ricard.

https://qgsp.jouy.inra.fr/robpower

Pls4Snp

Pls4Snp implémente des fonctionnalités pour l'évaluation génomique utilisant les régressions PLS/Sparse-PLS décrites dans la thèse de Carine Colombani Modèle de prédiction pour l'évaluation génomique des bovins laitiers.
La régression PLS (Partial Least Square regression ou Projection to Latente Structure) repose sur la construction de variables latentes, qui sont des combinaisons des variables explicatives (SNP), associées à des poids appelés vecteurs loadings. Les analyses implémentées ne sont pas multivariées (Chaque phénotype est analysé indépendamment).

Cette application a été implémentée dans le cadre du projet ANR UtOpIGe : "Vers une Utilisation Optimale de l'information Génomique dans les schémas pyramidaux".

muller

Müller et al (2011) {Müller BU, Stich B, Piepho HP, 2011. A general method for controlling
the genome-wide type I error rate in linkage and association mapping experiments in plants.
Heredity 106: 825-831} ont proposé une méthode pour le contrôle de l’erreur de première espèce
dans les analyses d’association ou de liaison, basée sur une méthode rapide de simulation.
Cette méthode est applicable aux approches de type « genome scan » dans lesquels chaque chromosome
est exploré en testant successivement la présence d’un QTL en une succession de localisations.
La méthode prend en compte la non-indépendance, engendrée par la liaison génétique, entre les distributions
des statistiques de test aux différentes positions. Elle le fait très rapidement par le calcul des éléments
de la matrice des covariances entre ces statistiques de test et sa décomposition spectrale.

Le logiciel développé dans le cadre du projet ANR Rules & Tools est une application directe de l’algorithme proposé
et permet d'exécuter des BLUP (programme BLUPF90 de Ignacy Misztal and collaborators, University of Georgia) afin
d'obtenir les tests statistiques pour chaque SNP du groupe de liaison testé et enfin de calculer des seuils de rejets
objectifs de l’hypothèse d’absence de QTL sur un groupe de liaison.

genekit_manual_june2011.pdf (144,877 ko) Sylvie Nugier, 07/12/2012 16:05

tm-samples.zip (173,335 ko) Sylvie Nugier, 07/12/2012 16:05

tm-doc.pdf (186,304 ko) Sylvie Nugier, 07/12/2012 16:05

gsevm_userguide.pdf (292,508 ko) Sylvie Nugier, 07/12/2012 16:05