大家好，我是邓飞，之前推荐过这本《Genome-Wide Association Studies》的书籍（GWAS书籍：《Genome-Wide Association Studies》，电子版pdf），2022年出版的，内容比较前沿。电子版书籍获得方法，公众号后台回复：book1，获得pdf链接。
已经介绍过的内容：
今天介绍第五章：《GWAS结果解读》
这本书整体的目录如下：
主要结果及解决问题：
一、常见的曼哈顿图：圆圈（circle）和方形（Cartesian）
有时候，会将多个模型，或者多个性状曼哈顿图和QQ图合并，具体做法参考这篇文章：多性状或者多个模型的QQ和曼哈顿重叠图
二、阈值确定和调整
为什么要对P值进行矫正？
统计中0.05为界限，低于它就说明达到极显著，那么犯一类错误的概率就是0.05，如果是几百万的标记，那么错误的错误的位点数会非常多，所以需要矫正。最常用的就是Bonferroni，
第一种方法：Bonferroni方法，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值
为何Bonferroni方法过于保守？
这个方法可能过于保守，因为他假设位点随机，但是染色体标记是有LD状态，所以这个肯定是过于保守的。
第二种：False Discovery Rate，FDR，有函数可以转换
第三种：Permutation，置换检验，这个最好，但是计算量也最大
三、GWAS结果影响的主要因素
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大家好，我是邓飞，一个持续分享的农业数据分析师，这里我将自己公众号的干货内容挑重点罗列一下，方便大家阅读和使用。
1，GWAS学习教程（快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程更新啦），这个pdf是我将公众号的内容进行了汇总，更方便从头学习GWAS分析，里面配套了数据、代码和讲解，属于干货推荐的Number 1。
2，农学人如何入门数据分析资料汇总（飞哥汇总 | 入门数据分析资源推荐），里面推荐了免费的教程，包括编程、统计和专业书籍。
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