目录

1. 公共数据库
2. 各大Biobank与Cohort
   • 欧美
   • 东亚
   • Global Biobank
3. 单独的研究发表的数据
4. 各类疾病研究组织的数据

本文将简要介绍可以简单入手的GWAS sumstats的一些来源，文中提及的来源都是公开可下载的，适合新入门的同学练手，做一些小规模的meta分析，或是post-gwas分析。

1.公共数据库：

目前收录最全的GWAS数据库，但只收录了已发表GWAS的数据，而且会有几个月到半年左右的延迟，使用时应该注意：

GWAS catalog: https://www.ebi.ac.uk/gwas/

OpenGWAS: https://gwas.mrcieu.ac.uk/

2.各大Biobank的公开数据：

规模较大的Biobank或Cohort会定期公开GWAS sumstats，这类数据有些未被收录在GWAS catalog中，一些gwas检验方法的作者也会使用其方法进行Biobank级别的GWAS分析，这类数据的表型覆盖较广：

2.1欧美：

Finngen 4 : https://r4.finngen.fi/about

Finngen 5 : https://r5.finngen.fi/about

Finngen 6 : https://r6.finngen.fi/about

UKB : https://pheweb.org/UKB-Neale/

UKB saige: https://pheweb.org/UKB-SAIGE/

UKB fastgwa-glmm: https://yanglab.westlake.edu.cn/resources/ukb_fastgwa/imp_binary/

UKB fastgwa: https://yanglab.westlake.edu.cn/resources/ukb_fastgwa/imp/

UKB TOPMed: https://pheweb.org/UKB-TOPMed/

UKB gene-based: https://genebass.org/

Pan-UKB : https://pan.ukbb.broadinstitute.org/

MGI 1 : https://pheweb.org/MGI-freeze1/

MGI 2 : https://pheweb.org/MGI-freeze2/

MGI BioUV: https://pheweb.org/MGI-BioVU/

FinMetSeq: https://pheweb.sph.umich.edu/FinMetSeq/

Generation Scotland: https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/844

2.2 东亚：

Biobank Japan:

JENGER: http://jenger.riken.jp/result

Pheweb: https://pheweb.jp/

ToMMo – JMorp：https://jmorp.megabank.tohoku.ac.jp/202109/gwas/

KoreanChip: https://www.koreanchip.org/downloads

KoGES Pheweb: https://koges.leelabsg.org/

2.3 全球范围Biobank的Meta分析：

近期Global Biobank项目也公开了一批全球范围biobank的常见复杂疾病meta分析

Global Biobank :http://results.globalbiobankmeta.org/

3.单独的研究发表的数据

直接在google上搜索研究论文，从Data availability里的url顺藤摸瓜找到数据，此类数据散落在各个学校，研究机构等等自家的网站上，没有好的办法，只有自己搜索。GWAS catalog 经常会出现收录不及时而漏掉很多最新数据。

例如：

Program in Complex Trait Genomics, IMB, The University of Queensland.

https://cnsgenomics.com/content/data

https://ctg.cncr.nl/software/summary_statistics

4.各类疾病研究组织的数据

这类数据通常为meta分析后的sumstats，例如：

DIAGRAM：http://www.diagram-consortium.org/downloads.html

Megastroke: https://www.megastroke.org/index.html

GIANT (Genetic Investigation of ANthropometric Traits)：https://portals.broadinstitute.org/collaboration/giant/index.php/Main_Page

GLGC (Global Lipids Genetics Consortium):  http://csg.sph.umich.edu/willer/public/glgc-lipids2021/

PGC (Psychiatric Genomics Consortium): https://www.med.unc.edu/pgc/download-results/

等等

一个人的总结难免会有疏漏，欢迎大家在评论里补充！