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s and generalized gene-set analysis of GWAS data it can be used to analyze both raw genotype data as well as summary SNP p-values from a previous GWAS or meta-analysis.

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GWAS分析有兩大坑：

坑1：關聯分析的結果是假陽性（有結果，但結果是錯的）；

坑2：目標性狀多基因控制，每個基因效應太弱，結果中找不到顯著相關的位點（干脆沒結果）。

應對以上兩大坑，我們可以采取的常見方法包括：

擴大樣本量，提高檢驗功效。

優化表型鑒定的體系。

提高表型鑒定的精度；

采用多維度的方法對表型進行評估，例如代謝組。

充分利用先驗信息。

使用候選基因或已知內參基因的方法，合理減低閾值 。

注意統計模型的控制和優化。

校正群體結構、系統關系、離群樣本的影響；

計算其他因素，例如：性別，作息習慣，年齡等因素的影響。

采用多階段法驗證候選基因。

階段I：使用寬松的閾值獲得獲選候選位點；

階段II~n：在獨立群體進行驗證。

采用gene based/pathway based 關聯分析的方法，提高檢驗功效。

TWAS：《Opportunities and challenges for transcriptomewide association studies》

《Integrative approaches for large-scale transcriptome-wide association studies》

孟德爾隨機化

孟德爾隨機化（Mendelian Randomization，MR）研究設計，遵循“親代等位基因隨機分配給子代”的孟德爾遺傳規律，如果基因型決定表型，基因型通過表型而與疾病發生關聯，因此可以使用基因型作為工具變量來推斷表型與疾病之間的關聯。

SNP is associated with the exposure

SNP is not associated with 買粉絲nfounding variables

SNP only associated with out買粉絲e through the exposure

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