经过前面两期的讲解，我们对GWAS分析所需的数据类型和质量控制方法有了基本了解，现在进入核心内容：关联分析。GWAS分析通常会构建回归模型，以检验标记与表型之间是否存在关联。具体而言：

假设设置

① 零假设（H₀）：标记的回归系数为零，即标记（如SNP）对表型没有影响。
② 备择假设（H₁）：标记的回归系数不为零，即标记（如SNP）与表型存在关联。

表型数据类型

在之前的讨论中，我们提到表型数据可以分为三种类型：数量性状、质量性状和分级性状。在进行关联分析之前，我们需要针对不同类型的表型选择合适的方法，以减少假阳性结果，通常需要对p值进行矫正。

1. 连续性状分析

连续性状如身高、体重和血压等在群体中呈现连续分布。常用的方法有T检验和线性回归。通过以下命令进行关联分析：
--assoc，卡方检验+优势比，不允许有协变量；
--linear，线性回归，支持协变量，使用--covar参数添加。

2. 阈值性状分析

阈值性状的表型值通常是两类数据（例如1和2，0和-9表示缺失），经常用于对照组（1）和实验组（2）的比较。可选择的方法包括卡方检验和逻辑斯蒂回归：
--assoc，卡方检验+优势比，不允许有协变量；
--logistic，逻辑回归，可以添加协变量。

3. 分级性状分析

分级性状指依据人为观察进行分类的离散型变量。定义分级性状的过程常常依赖经验，比如植物抗病性，可以通过叶片病斑面积定义为连续型特征，或设定阈值分为高、中、低三个等级。关联分析方法同样包括卡方检验和逻辑斯蒂回归。

结果分析与可视化

经过上述步骤，我们终于得到了理想的显著性结果。此时，可以对结果表格的pvalue进行筛选，过滤假阳性。同时，我们还可以进行结果的可视化展示，这包括著名的Q-Q图和Manhattan图。想要了解如何进行这些可视化吗？请继续关注，下一期将为您详细介绍。

在生物医学研究领域，选择合适的关联分析方法至关重要，尤其是借助尊龙凯时等品牌提供的先进工具和资源，能够有效提升分析效率与准确性。