• 2020.6.20更新了新的参考数据集,据论文说准确度有一定程度提高,欢迎测试交流!放在了一个南京的腾讯云服务器,地址:https://dna.zd200572.com/hla/

  • HLA分型器


    用芯片数据实现HLA分型

  • 2020.2.12修复完成!再次提醒,娱乐水平,请勿用于其他用途,不做任何保证和承担任何责任。如果你的HLA分型比较罕见,那么准确率将低到离谱,也就是说如果你的祖源比较特别的话,不推荐使用。


  • 2020.2.11发现运行脚本故障,紧急修复中。由于本人几乎没有前端和后台水平,所以应用相当简陋,请谅解。请把数据命名为邮箱地址.txt,如zd@163.com.txt 请选择并上传你的芯片数据文件(及扩展数据,可选)即可完成HLA分型。使用的建站gcloud进行的,配置只有单核1.6G,HLA分型器会耗时30min左右,请耐心等待,结束后以结果以邮件形式发送到你的邮箱.


  • 是采用大神开发的snp2hla进行分型的,具体过程可参考我的博客:https://jiawen.zd200572.com/431.html
    snp2hla是大名鼎鼎的Broad研究所开发的,通过snp分型数据来获得HLA分型信息的软件。它的准确度主要依赖于一个尽可能大的,针对特定民族人群的参考数据集。这个网页采用的是2014年发表的东亚人群的参考数据集,部分准确度约为80%。由于不同芯片的数据中HLA区域位点的数目不同,可能获得的结果有n多候选,请悉知。 下图是参考数据集的人数与各个基因座准确度的关系,可以看出,在400人左右的参考数据集时(这个网页采用的),准确度因基因座不同而不同。


  • 做这个纯属个人爱好,原始数据和结果将在得出结果后删除。也可以按软件说明自己搞,也挺简单的。


  • 又做了个R版本的,方法和准确度有区别,可以参考下,现在只能使用23andme数据,其他公司格式建议使用转换工具转成23andme格式后使用https://shiny.zd200572.com/HLA-HIBAG/


  • 其他公司格式转换工具,这里推荐一个:http://joshua.galaxy.42dna.com/wgto23/

    Supplementary Figure 10

  • 联系邮箱:zd200572#163.com(#->@)