在上期中，我们讨论了GWAS分析所需的数据格式及其转换方法。现在，随着表型数据和基因数据的准备工作完成，您是否迫不及待地想进行关联分析呢？不过，心急吃不了热豆腐！为了确保关联分析结果的准确性，我们需要对数据进行质控，以剔除不合格的样本和变异数据。

1. SNP及个体缺失过滤

人工采集的数据可能会存在缺失的位点基因型和个体基因数据（表型缺失的样本直接剔除），这些缺失会影响关联分析的准确性，因此需要对缺失率进行控制。建议先用较宽松的阈值（如0.2或20%）进行初步过滤，剔除缺失程度较高的SNP和个体，随后再针对性地应用更严格的参数（如0.02或2%）进行再次过滤。

2. 性别和亲缘关系检测（可选）

性别检测根据X染色体的纯合性进行估计，一般情况下，女性样本的F值应小于0.2，而男性样本的F值约为0.8。若不符合这些标准，则会被标记为“PROBLEM”。而亲缘关系检测则是通过遗传信息来判断样本间的亲缘关系，指标分为同源和血缘。IBD通常直接不可观察，而IBS可以通过样本基因型计算得出。根据IBS的结果和等位基因频率的分布，可以推断出IBD的关系。

3. 哈迪-温伯格平衡过滤

哈迪-温伯格法则是群体遗传学的重要原理，指出在理想条件下（无突变、迁移和选择），基因型频率在每代中保持不变。理想状态下，一对等位基因的三种基因型比例应符合特定的分布规律。

4. 最小等位基因频率过滤

最小等位基因频率（MAF）是指某一群体中不常见等位基因的发生频率。如果MAF非常小（如低于0.02），则意味着大部分位点的基因型相同，这些位点所提供的信息量极低，容易导致假阳性。因此，根据MAF对样本进行过滤是必要的。

5. 群体分层

群体分层指的是样本来自不同祖先群体，因而导致分型结果的差异。在进行关联分析之前，我们需要对群体分层进行校正，以避免假阳性位点影响分析结果。

6. 杂合性过滤

杂合性是指某一位点含有不同的等位基因，它是群体遗传多态性的基本特征之一。可通过连锁过滤（LD）得到不连锁的SNP，并在此基础上进行杂合性分析。通过这些分析，可以提取出杂合度较高的个体，用于后续分析。

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