1. 將質(zhì)控的plink數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù)讀入到TASSEL軟件

質(zhì)控后的plink數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù)：

「讀取表型數(shù)據(jù)到TASSEL中：」

「讀取基因型數(shù)據(jù)到TASSEL中：」

2. 一般線性模型（GLM）介紹

GLM模型中，將每個SNP作為固定因子進(jìn)行回歸分析，進(jìn)行顯著性檢驗，P值就是GWAS分析的p-value，effect就是SNP的effect值。如果有其它因素需要考慮，就放到協(xié)變量里面，比如性別，PCA，Q矩陣等。

重點是對每個SNP做回歸分析，提取effect和p-value。

3. 合并數(shù)據(jù)

TASSEL分析中，需要將分析的表型和基因型數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，合并為一個數(shù)據(jù)框，然后對該數(shù)據(jù)框進(jìn)行分析。

3.1 對基因型數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分析

選中qc_plink基因型數(shù)據(jù)，點擊菜單 Analysis --> Relatedness --> PCA，然后點擊確定即可。

「PCA分析結(jié)果：」

3.2 將PCA+表型+基因型合并

選中三個數(shù)據(jù)，然后點擊Data中的Intersect Join，進(jìn)行數(shù)據(jù)合并。

3.3 查看合并后的數(shù)據(jù)

可以看到，數(shù)據(jù)中包括ID，PCA及結(jié)果，表型性狀數(shù)據(jù)，基因型數(shù)據(jù)。

4. GLM模型

選中合并后的書，點擊Analysis --> Association --> GLM點擊OK，即可。

5. GLM結(jié)果查看

可以看到，Result中有兩個GLM結(jié)果，第一個為GWAS結(jié)果，第二個為每個SNP的效應(yīng)值情況?？吹谝粋€就行。因為這是多個性狀的分析，所以所有結(jié)果放在了一起。

• 第一列為性狀，這里包括三個性狀，在進(jìn)行作圖時需要將數(shù)據(jù)分開
• 第二列為SNP名稱
• 第三列為染色體名稱
• 第四列為SNP的物理位置
• 第五列為F檢驗結(jié)果
• 第六列為p值
• ……

6. 導(dǎo)出結(jié)果

7. TASSEL中的結(jié)果可視化

「QQ圖：」

「曼哈頓圖：」

這里，曼哈頓圖需要指定性狀，這里我們選擇EarDia這個性狀進(jìn)行可視化：

圖片可以保存到本地。

ok，第四篇搞定了。下一篇是MLM模型的分析，歡迎繼續(xù)關(guān)注。