重复一篇文献的GWAS（二）：用GEMMA跑全基因组关联分析（GWAS）

一、GEMMA软件介绍
GEMMA是一款用于复杂性状全基因组关联分析（GWAS）的软件，具有高效、稳定和易用的特点。它基于混合线性模型，既考虑了群体分层，也考虑了样本之间的关系。GEMMA软件对数据格式要求较高，需要正确的数据预处理才能进行GWAS分析。
二、数据准备
在进行GWAS分析之前，需要准备基因型数据和表型数据。基因型数据包括SNP（单核苷酸多态性）信息，表型数据则是需要进行关联分析的性状数据。对于基因型数据，需要整理成GEMMA软件要求的格式，并进行质量控制和过滤。对于表型数据，需要进行适当的整理和标准化处理。
三、运行分析
安装好GEMMA软件后，可以按照以下步骤进行GWAS分析：

1. 打开GEMMA软件，选择“File”菜单中的“Open Data”选项，导入基因型数据和表型数据。
2. 在主界面选择“Analysis”菜单中的“Association Analysis”选项，进入GWAS分析界面。
3. 在GWAS分析界面中，选择合适的模型和参数，设置输出文件名和路径。
4. 点击“Run Analysis”按钮，开始进行GWAS分析。分析过程中，软件会显示进度条和运行信息。
5. 分析完成后，可以在输出文件中查看关联分析结果。
   四、结果解读
   在解读GEMMA软件的GWAS分析结果时，需要注意以下几点：
6. 查看显著性阈值：GEMMA软件使用Bonferroni校正方法来确定显著性阈值，通常以0.05为显著性水平线。这意味着原始p值乘以标记数仍然小于0.05的结果被认为是显著的。
7. 查看Manhattan图：Manhattan图是一种可视化GWAS分析结果的工具，通过图形展示SNP与性状之间的关联强度和方向。在Manhattan图中，横坐标表示染色体位置，纵坐标表示-log10(p值)，彩色条表示不同染色体上的SNP。高度显著的SNP通常集中在染色体上某些区域。
8. 查看QQ图：QQ图是一种用于评估GWAS分析质量的方法，通过图形展示实际p值与理论p值的比较。在QQ图中，横坐标表示理论p值，纵坐标表示实际p值。如果实际p值与理论p值大致一致，说明GWAS分析质量较高。
9. 解读显著SNP：对于显著SNP，需要查看其所在基因的位置和功能，以及其对性状的影响程度。可以通过数据库如NCBI、OMIM等查找相关基因的信息。
10. 综合多个工具的分析结果：可以使用多个工具进行GWAS分析，并将结果进行综合比对。这样可以更全面地了解SNP与性状之间的关联情况。
    总之，通过以上步骤和注意事项，我们可以利用GEMMA软件进行有效的全基因组关联分析，并解读结果。需要注意的是，GWAS分析需要充分的数据准备和质量控制，同时结果解读需要结合生物学知识和统计方法。在实际应用中，还需要根据具体情况进行调整和优化。