在上一篇文章中，我们分享了进行GWAS分析所需的数据格式以及不同格式之间的转换。如今，我们已经准备好了表型数据和基因数据，难免想要立刻进行关联分析。然而，心急吃不得热豆腐！为了提高关联分析结果的准确性，必须对数据进行质控，以剔除不合格的样本和变异数据。

1. SNP及个体缺失过滤

在人工采集的数据中，可能会存在基因型和个体基因数据的缺失（直接剔除表型缺失的样本），这些缺失数据会影响关联分析的准确性，因此需要将缺失率控制在一定标准以下。建议首先使用宽松的阈值（如0.2；20%）过滤SNP和个体，以剔除缺失程度较高的SNP和个体；然后再使用更严格的阈值进行过滤（如0.002；2%）。

2. 性别和亲缘关系检测（可选）

性别检测基于X染色体近交系的估计，通常女性的F值应小于0.2，而男性的F值应大于0.08，符合这些标准的样本将被标记为“PROBLEM”。亲缘关系检测则依赖于遗传信息，通过状态同源（IBS）和血缘同源（IBD）来判断样本之间的关系。IBD通常不可直接测量，但IBS可以通过两个个体的基因型计算得出。

3. 哈迪-温伯格平衡过滤

哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传学中一项重要原理，其认为在一个没有突变、迁移和选择的理想随机交配人群中，基因频率和基因型频率将维持不变。对于一对等位基因的基因型分布比例，验证其符合法则对于确保结果的真实性至关重要。

4. 最小等位基因频率过滤

最小等位基因频率（MAF）表示在人群中不常见等位基因的发生频率。若MAF较小（如低于0.02），则意味着绝大多数位点为相同基因型，这将会导致信息贡献极少并增加假阳性的风险。因此，进行MAF过滤是十分必要的。

5. 群体分层

群体分层（Population Stratification）是影响分析结果的主要因素之一，指的是case/control组样本来自于不同的祖先群体，所导致的分型差异。在进行关联分析之前，需要对群体分层进行校正，以避免因群体间的SNP频率差异而产生假阳性的结果。

6. 杂合性过滤

杂合性是指一个位点上存在不同等位基因的状态，是衡量群体遗传多态性的一个重要参数。通过连锁过滤，可以获得不连锁的SNP，进而分析其中杂合度较高的个体，并进行必要的筛选。

以上便是本期分享的内容。在下一次，我们将深入探讨尊龙凯时的GWAS关联分析，敬请期待与我们一起探索更多生物医疗领域的最新进展！