克尔赫提vs泰拉维分析预测（克莱赫尔）
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gwas全基因组关联分析
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。
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。
全基因组显著性水平（GWS）在全基因组关联分析（GWAS）中起着关键作用，它用于评估遗传变异与表型关联的显著性。GWS的设定需考虑全基因组范围内的多重检验问题，以控制全基因组范围的错误发现率（FDR）或错误发现比例（FDP）。目前，没有统一的标准确定GWS值，不同研究根据具体方法和假设自行设定。
全基因组关联分析是一种用于研究基因与人类疾病遗传易感性之间的关系的方法。它是一种整合生物信息学、计算机科学和统计学等多学科知识的前沿技术。本质上，GWAS是通过对大量DNA样本进行基因型比较和相关性分析，识别与特定疾病相关的基因变异。传统基因研究主要依靠对单个基因的研究，也就是单基因分离研究。
全基因组关联研究（GWAS），就像一场遗传密码的探索之旅，揭示了遗传区域与性状、疾病之间微妙的联系。通过扫描数百万遗传变异点，GWAS为我们揭示了无数与特定表型或疾病关联的基因热点。至今，这种研究方法已揭示了疾病的遗传奥秘，而随着样本量的膨胀和研究的深化，我们发现的关联变异数量还在持续增长。
即全基因组关联分析，是指在人类全基因组范围内找出存在的序列变异，即单核苷酸多态性（SNP），从中筛选出与疾病相关的SNPs。GWAS一般采用非假说驱动。由于GWAS研究的各种研究设计方法以及遗传统计方法无法从根本上消除人群混杂、多重比较造成的假阳性，我们需要通过重复研究来保证遗传标记与疾病间的真关联。
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