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gwas全基因组关联分析
GWAS分析结果解读主要关注与特定表型相关的单核苷酸多态性（SNPs），其初步结果通常包含一系列SNPs及对应的P值，P值越小表示SNP与表型关联性越强。为确保发现的关联并非偶然，GWAS应用如Bonferroni、FDR等多重假设检验校正方法，通常选择P5×10-8作为全基因组统计显著性的阈值。
全基因组关联分析（GWAS）的计算原理基于最小二乘法。首先回顾最小二乘法的概念，其公式为：y = ax + b。y代表我们研究的表型，x是基因型数据（每个SNP），a是SNP的系数，b是残差，可能包括环境变量或其他影响表型的因素。我们以一个SNP为例，如rs123：TC。
GWAS，全称为全基因组关联分析，旨在探索基因型（SNP变异）与表型（关注的性状）之间可能的关联。在研究中，零假设（H0）认为某个SNP对表型没有影响，回归系数为零；而备择假设（H1）则认为SNP与表型存在相关性，回归系数不为零。这个过程旨在揭示影响个体差异的遗传因素。
全基因组关联分析（GWAS）是一种研究方法，与传统的候选基因法相似。它最初使用单阶段方法，即挑选足够多的样本，一次性对所有研究对象中的目标SNP进行基因分型，进而分析每个SNP与目标性状的关联，并统计分析关联强度。现阶段，GWAS主要采用两阶段或多阶段方法。
在全基因组关联分析（GWAS）中，一个关键问题源自人群混杂（Population Stratification），它可能导致研究结果出现假阳性和假阴性，对分析产生误导[14]。为解决这一问题，研究者们采取了多种策略。
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