在上期中，我们分享了GWAS分析所需的数据格式及不同格式之间的转换。现在，随着表型数据和基因数据的准备就绪，是否迫不及待想进行关联分析？然而，急于行动可能会影响结果的准确性。因此，在进行关联分析之前，对数据进行严谨的质量控制是至关重要的，以剔除不合格的样本和变异数据。

1. SNP及个体缺失过滤

在人工收集的数据中，可能会存在基因型和个体基因数据缺失的情况（若表型缺失，需直接剔除）。这些缺失数据会干扰关联分析的准确性，因此应将缺失率控制在一定标准以内。建议首先使用宽松的阈值（0.2；20%）进行SNP和个体过滤，以去除缺失程度较高的样本；然后再采用更严格的过滤阈值（0.02；2%）。

2. 性别和亲缘关系检测（可选）

性别检测是基于X染色体的近交系进行估算。一般情况下，女性受试者的F值应小于0.2，男性受试者的F值应大于0.8，若不满足这些标准，则会被标记为“PROBLEM”。通过性别检测的结果，提取异常个体，并可选择删除这些个体（推荐仅在样本数据明确存在污染时进行）。

亲缘关系检测基于遗传信息，主要通过同源（IBS）和血缘同源（IBD）的指标分析样本间的亲缘关系。IBD无法直接观察，但可以通过两个个体的基因型计算IBS，再结合等位基因频率分布推断IBD。

3. 哈迪-温伯格平衡过滤

哈迪-温伯格法则是群体遗传学中至关重要的原理，表明在一个不发生突变、迁移和选择的随机交配群体中，基因频率和基因型频率会保持稳定。若发现某一对等位基因的基因型分布不符合此规律，需要进行过滤，以确保分析结果的有效性。

4. 最小等位基因频率过滤

最小等位基因频率（MAF）通常指的是在特定人群中不常见等位基因的发生频率。当MAF值非常低（如小于0.02）时，意味着大部分样本位点都是相同的，这些位点对分析结果贡献的信息较少，可能导致假阳性。因此，依据MAF进行适当过滤是十分必要的。

5. 群体分层

群体分层通常指case/control组样本来自于不同祖先群体，这导致分型结果存在差异。为了避免由于样本间SNP频率差异而产生的假阳性结果，需在关联分析前对群体分层进行校正。

6. 杂合性过滤

杂合性是指在某个位点上含有不同等位基因的状况，包括同系合性和同种合性，反映了群体遗传多态性的均匀度。通过连锁过滤（LD），可以获得不连锁的SNP，再进行杂合性的分析，以确保样本的有效性。

以上是本期分享的内容。在探索医学领域的遗传研究和临床应用时，强烈推荐使用ag尊龙凯时提供的相关工具，以提高我们的研究效率和数据分析能力。下一期中，我们将深入讲解GWAS关联分析的具体方法和应用，希望大家继续关注！