大数据处理之道何金池

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简述信息一览：

• 1、gwas全基因组关联分析

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。

如何直观解读全基因组关联分析的原理与应用？全基因组关联分析（GWAS）是通过统计学手段揭示生物体复杂性状与基因关系的关键工具。它是数量遗传学领域的重要研究内容，本质上是通过回归分析来解决遗传学问题，将表型与基因组变异位点关联起来，寻找控制性状的基因座（QTL）。

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