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全基因组关联分析是目前研究复杂疾病易感性的最有效手段之一，通过芯片或者高通量测序得到全基因组规模的SNP分析结果，再结合卡方，费舍尔精确检验，线性回归等统计方法，快速分析与表型相关联的SNP位点。本文整理了GWAS数据分析相关的资料。
GWAS芯片是常用的SNP分型平台，但是其位点相比全基因组还是不够，此时可以通过基因型填充技术提高SNP位点数目
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对分型结果进行质控后，就可以进行了GWAS分析了。GWAS的基本分析中设计到了卡方检验，费舍尔精确检验，线性回归，逻辑回归等统计方法
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- 费舍尔精确检验在关联分析中的应用
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对于GWAS的分析结果，最常见的图表就是QQ图和曼哈顿图，以及locuszoom
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传统的GWAS分析对象为SNP, 还可以进一步在gene, pathway等水平来进行关联研究
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meta分析可以整合多个gwas分析的结果，增大样本量，提高检验效能
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GWAS除了识别与表型关联的位点，还有很多应用
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GWAS经过这么多年的发展，有很多已发表的公开数据集被收录到数据库中
- GWAS ATLAS:最全面的GWAS数据库
- GWAS公开结果哪里找，GWAS Catalog来帮忙
GWAS要求的样本量很大，可以看到别人发表的高分文章中样本量在几千到几万的水平，整个实验的话费是比较高昂的。在GWAS的分析中，核心就是各种统计学方法的应用。
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