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- GWAS 全基因组关联分析有哪些优点和缺点？ - 知乎
引言 全基因组关联分析（Genome-Wide Association Study, GWAS）是遗传学领域研究复杂性状和疾病遗传基础的强大工具。传统GWAS主要依赖SNP芯片技术，而随着测序技术的飞速发展，全基因组测序（Whole-Genome Sequencing, WGS）逐渐成为GWAS研究的新选择。 WGS-GWAS相比传统GWAS到底有哪些优势呢？
- GWAS与WGS的区别？ - 知乎
CNV 与 GWAS 中的关联：在 GWAS 数据中，总共报告了大约 16,000 个显著的 CNV-性状关联，相比之下，SNP 的主效应关联则超过 5 亿个。 重复性 CNV 的存在：重复性 CNV 比重复性 SNP 更常见，且占据了基因组中碱基对差异的更大比例。
- 在gwas研究中如何寻找最显著的SNP值，然后再根据这个SNP位点筛选候选基因呢？ - 知乎
最显著的SNP指的是P值最小的点，在GWAS研究中一般认为P<5*10-8的点是有显著关联的。 比较早的GWAS研究是直接把这些P<5*10-8拿出来作为易感位点，后来会进一步用conditional 分析去寻找locus上的second signal，或者用stepwise 回归寻找可靠的causal SNP set（也叫做fine-mapping，精细定位）。 但是这些分析一般需要用
- 全基因组重测序和gwas区别? - 知乎
物种已经做过基因组测序的，再针对该物种的个体进行基因组测序就是重测序。 GWAS 是一种 群体基因组学 分析方法，群体越大结果越趋于准确，简单举个例子，100个肥胖的人，100个体型正常的人，基因组测序后分析，有些位点在肥胖人群中出现的概率显著的高于正常人群的概率，那么就可以说这些
- GWAS和QTL有什么区别 最后都可以找到基因 他们是什么关系? - 知乎
虽然有点答非所问，还是给自己打个广告。前些日子好多小伙伴私信我，问我 GWAS 拿到一批数据，该如何处理，如何常规分析，如何找到可以挖掘的兴趣点，有哪些方面需要特别注意。所以我1️⃣一个实例录制了四五个视频，这里虽然没有说到 QTL 定位，但是关于GWAS，我七八年的经验大多数都在
- 如何用小样本50甚至更低的样本数寻找与表型相关的SNP位点? - 知乎
如何用小样本50甚至更低的样本数寻找与表型相关的SNP位点? 全基因组测序做gwas对样本量要求很高，本身重测序费用相比转录组就高出很多，又对样本量要求高，目前国内不说做医学的，就是做农学相关的 (动物，植物育种类… 显示全部 关注者 19 被浏览
- 生物信息学全基因组测序GWAS 如何用小样本50甚至更低的样本数寻找与表型相关的SNP位点? - 知乎
个人观点，样本量太少了，50个样本GWAS大概率是找不到什么有效信号的（除非是那些影响特别强烈的主效位点，当然，这种一般早就被研究过了；或者如果你的数据很稀有珍贵当然也可以）。
- GWAS数据如何做meta分析？ - 知乎
为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源 也就是说，如果数据存在群体分层，却不加以控制，那么很容易得到一堆假阳性位点。 当群体出现分层时，常规手段就是将分层的群体独立分析，最后再做meta分析。 1 如何判断群体是否分层
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