【Stata软件】看完这篇文章，SNP meta分析，你大概就会了。
对于我们来说，在科研的道路上，meta分析，绝对不会很陌生。那文献搜集完成了，原始数据也有了，用什么做分析呢？
在meta分析里，小编接触到的第一个是通过stata软件来进行各种统计学分析，所以对stata简直是“虐恋情深”！！！
每天虐我千百遍，我待stata如初恋。
所以今天基因姑娘GeneGirl就来分享一些meta分析中关于stata的软件操作啦！！！
所以，你需要一个装有meta分析模块的stata软件。
下面是小编下载软件的网址（PS：无需再安装任何meta分析模块）：
http://pan.baidu.com/s/1kVAXMsv
快叫我雷锋！！！
有了利器之后，我们就可以开始分析数据啦！！！
哈迪温伯格平衡的检验
首先，在stata中我们会对每一个纳入研究的文献在数据编辑器中建立类似如下表格：
AA、AB、BB代表的是你所研究的SNP的三种基因型
Case、Ctrl列的数字是代表每种基因型的人数
图中为示例数据
命令：genhwcci 2 51 501 0 56 652,label(AA AB BB )
enter一下，就可以看见结果啦！
森林图
森林图简直是SNP meta分析的标配，哪都有它！
首先要在stata数据编辑器中建立表格：
这个表格中的数据可以在excel表中整理好，直接粘贴复制过来（图中为示例数据）。
在小编的stata数据编辑器中每个变量的含义：
var1=author name
var2=year
var3=population
var4=caseA
var5=caseB
var6=ctrlA
var7=ctrlB
命令：metan var4 var5 var6 var7,or label(namevar=var1,yearvar=year) by(var3)textsize(180)
（PS：命令最后的textsize是调整森林图中字号大小，180是小编常用的字号，可以自行调整。）
enter一下就能看见结果啦！
发表偏倚的检验
别名“漏斗图”，也是meta分析万年不变的CP，拆都拆不散。
数据仍然沿用森林图中数据编辑器里的数据
命令：generatelogor=log(_ES)
generate selogor=_selogES
metabias logor selogor,graph(begg)
enter一下，就会出现漏斗图啦！！！
敏感性分析
一般要求meta分析中纳入多于5篇研究，目的是为了检验meta分析的稳定性。
（数据仍然沿用森林图中数据编辑器里的数据）
命令：
回车一下，就能看见下面的结果：
后记
小编做meta分析的时候遇到了很多困难，包括中途更换基因，学习stata软件，第一次大量阅读英文文献，学习相关的统计学知识。不过要特别感谢导师和小伙伴们对我的鼓励和帮助。所以正在做meta分析的小伙伴加油吧，也希望以上我对meta分析的一点总结能够帮助到你们。
基因Weekend：是由国家中组部青年“千人计划”专家团队发起，每周六更新。用最通俗易懂的语言告诉你基因与健康的故事（心血管疾病、皮肤美容、骨&泌尿、代谢消化、神经行为、孕产儿童系列、运动营养系列，你想要的，都会给你）；采用视频教学手把手教你如何一步步学习遗传学分析相关软件（PLINK、Stata、R语言、GMDR）；带你思考基因与哲学（原创科幻、看电影、聊科学）。
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