大家好，我是邓飞。
GWAS分析时，3~5个性状是正常操作，要分析100个性状呢，手动修改参数，工作量是够了，但是程序员的修养体现在哪里了？？？
如果还是按照每个性状一个文件夹，每个文件夹中一个脚本，不断地修改脚本，一点也不高端，所以，遇到这种情况，批量处理就派上用场了。
之所以之前一直不用，因为10个性状一下，没有必要，费心思想还不如直接动手操作了，但是100个性状真的吓到我了，不满足才能有进步。就看了一下参数说明，然后五分钟搞定了。虽然五分钟搞定的事情，但是写博客20分钟记录一下还是有必要的，独乐乐不如众乐乐。
核心代码：
for i in {1..100};do echo "nohup plink --file b --allow-no-sex --pheno mphe.txt --linear --out y_${i}_result --mpheno $i "|bash;done
下面开始详细介绍。
plink中其实没有多性状模型的参数，但是它有一个--mpheno，指定性状所在的列，我们可以借用。
数据来源，GWAS Cookbook的GWAS-dat2（领取方法：快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程），用下面代码生成表型数据：
library(data.table)
dd = fread("phe.txt")
head(dd)
set.seed(123)
xx = rnorm(150000)
nn = matrix(xx,1500,100) %>% as.data.frame()
nn[1:10,1:10]
dd1 = cbind(dd,nn)
dd1[1:10,1:10]
fwrite(dd1,"mphe.txt",col.names = F,quote = F,sep = " ")
1. 表型数据
表型数据：模拟100个性状，整理为txt，第一列FID，第二列ID，第三列以后为性状
2. 基因型数据
3. 单个性状建模
用linear模型（GLM）：
plink --file b --pheno mphe.txt --linear --allow-no-sex --out re1
结果文件：
$ ls re1*
re1.assoc.linear re1.log re1.nosex
GWAS分析结果：
注意，上面基因型没有质控，所以有P值为NA的情况，正常质控的数据不会存在这种情况。
4. plink批量分析多性状gwas
for i in {1..100};do echo "nohup plink --file b --allow-no-sex --pheno mphe.txt --linear --out y_${i}_result --mpheno $i "|bash;done
上面代码就是多性状gwas分析，代码解析：
for 循环，1~100，表示100个性状，分别运行 正常进行gwas分析 --mpheno 后面参数$i，是分别运行100次gwas分析 --out 结果文件中，分别保存100个性状的gwas分析 |bash;done，是用管道符的形式运行nohup
运行过程：
运行的结果：
随便找一个性状结果：
完全没问题。搞定！！！
上面的批量运行程序，不但可以是plink，也可以是gemma，gcta，GAPIT等软件，都可以按照这种写法，非常666！
拓展：
GCTA、GEMMA也是可以批量处理100个性状的GWAS分析的，然后批量绘制GWAS结果，批量对显著性位点基因注释，批量绘制LDblock图，批量导出结果……
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