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Vcf 文件可用于各种方式分析，包括但不限于:进化树分析、种群结构分析、PCA 分析、GWAS关联。GWAS 分析讲中文(2)知道文件姓名)，并选择相应的指令格式，在合并数据之前，如果是subgroup 分析，记得修改fam 文件，第6行的值！生物数据格式-vcf/bcfVCF是VariantCallFormat的缩写，这个格式文件是一种专门用于存储基因序列突变信息的文本文件，包括单碱基突变SNV、单核苷酸多态性SNP、InDel、拷贝数变异CNV和结构变异SV等，文件可以拿editplus或者pilotedit(推荐)打开，它的二进制存储格式是BCF 。

1、GWAS:混合线性模型分析多性状GWAS(MTMM文章MTMM对GWAS的研究大部分是单性状和SNP 分析，但很多性状是由多个基因控制的，这就导致不同群体结构中某些位点缺乏独立性(LD ),从而影响结果。当一个个体有多个测量的特质时，这些特质可能是相关的，就像处于相同的环境或LD状态，这些因素通常会被忽略。然而，这些因素非常重要。如果我们在分析时将它们考虑在内，将会减少误差，并提高检测效率。

在数量遗传学中，多性状分析的研究由来已久，但在GWAS的研究中应用较少。本文通过混合线性模型来研究动物模型中多个性状之间的关系。GWAS会考虑群体结构和亲缘关系亲属关系，这里我们增加了多个性状间的关系，可以考虑性状间和性状内的方差分量来进行GWAS 分析。实验结果表明，该方法能够提高位点的检测效率，并保证较低的假阳性率。

2、如何使用Python绘制GWAS 分析中的曼哈顿图和QQ图【gwas分析结果文件格式,ELF文件格式分析.pdf】 Manhattan图和QQ图是全基因组协会(GWAS) 分析中出现频率最高的两个图。它们基本上是GWAS的标准，几乎可以在GWAS的每一篇文章中看到。在我上一篇关于GWAS的博文中，我也解释了它们的功能和要传达的信息。这里我们只重点介绍如何使用Python和geneview来有效地使用它们。首先准备一些数据作为例子。我在这里展示的数据是GOYA，一项由丹麦人在2011年做的关于年轻人肥胖的GWAS研究。数据也是从他们发表的结果中获得的，总共有5 ，

633，而正常对照是2740，从样本量来说还不错。为了使用方便，我做了一些相关的处理，包括从PED和MAP 文件到GEN 文件的生成，重复了casecontrol 分析的关联，计算了芯片上研究的肥胖相关SNP位点的显著性程度(即pvalue) 。