1. 数据清洗

1.1 表型数据清洗

删除异常值
查看数据分布
数据可视化

1.2 基因型数据清洗

MAF
Call rate
HWE

2 关联分析

2.1 一般线性模型GLM

2.2 混合线性模型

3 结果可视化

3.1 PCA群体结构

3.2 QQ图

3.3 曼哈顿图

3.4 LD衰减图

4. 结果注释

4.1 显著SNP注释

ANNOVAR
snpEFF

4.2 基因聚类分析

GO 富集分析
Kegg 通路分析

上面是我之前做的汇总。

整体而言，
plink可以手动进行：

基因型数据质控
- MAF
- geno
- HWE
建模
- GLM模型（连续性状）
- logistic模型（二分类性状）

TASSEL

窗口化界面
- 不用编程，鼠标点点点
- 需要提前将表型数据和基因型数据整理好
模型
- GLM模型
- LMM模型
可视化
- QQ图
- 曼哈顿图
- LD衰减图

可以看到，TASSEL比较有优势，特别是它具有LMM模型，LMM模型是连续性状主流的分析方法。

其它GWAS分析软件

R包：GAPIT
R包：FamCPU
R包：rMVP
GEMMA

很多都是相通的，学习一种方法，其它软件也能很快入手。比如我先是用GEMMA，然后GAPIT和TASSEL也能很快上手。

后面，我将之前的文档，重新整理一下，按照这个流程，重新整理一份GWAS cookbook，岂不善哉！

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初入坑GWAS，学习plink还是TASSEL？

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1.2 基因型数据清洗

2 关联分析

2.1 一般线性模型GLM

2.2 混合线性模型

3 结果可视化

3.1 PCA群体结构

3.2 QQ图

3.3 曼哈顿图

3.4 LD衰减图

4. 结果注释

4.1 显著SNP注释

4.2 基因聚类分析

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