最近看到一个关于GWAS分析的电子书，很不错，里面的内容让我耳目一新，很多细节的讨论很深入，受益匪浅。
电子书pdf版我上传到知识星球了，欢迎星球的小伙伴下载：
比如第二章表型数据处理中，介绍了GWAS中表型数据处理常用的三种方法：
* 整体平均数
* BLUE值
* BLUP值
其中BLUE值和BLUP值分别是混合线性模型中计算的固定因子效应值和随机因子效应值，这里另外考虑了空间信息矫正。
从相关系数看，这三个值相差不大，但是GWAS分析结果相差很大：
上面结果中，玉米的数据，BLUE值和BLUP值显著性位点交集为32，而BLUE值和平均值的交集为26，BLUP值和平均值的交集为20.
上面结果中，小麦的数据，BLUE和BLUP值显著性位点交集为12，而BLUE值和平均值交集为9，BLUP和平均值交集为9。
结果可以看出，虽然表型数据相关系数相差不大，但是GWAS结果明显BLUP值和BLUE值结果更好。而且BLUE和BLUP交集最多。
原因解释：因为计算BLUP和BLUP值时，使用了混合线性模型，并且进行了空间矫正，结果更能代表基因型平均值。
之前写过，多年多点的数据，是使用平均值，还是BLUP值或者BLUE值进行GWAS分析的博客（为何？要用BLUE值作表型进行GWAS分析），这里的解释更容易理解。
另外，书中还根据三个值的遗传力，也可以看出BLUP值的遗传力大于BLUE值的大于平均值的，分别是0.9， 0.89， 0.85，也可以解释GWAS分析时加性效应更大。
这本书的目录：
电子版书籍获得方法，公众号后台回复：book1，获得pdf链接。关于书中的内容，相关问题交流可以加入星球提供答疑：
后期，这本书的每一章节，分享一下读书笔记，xmind+typora，阅读书籍，记录读书笔记，很流畅。。。欢迎继续关注本公众号。
