問題
全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）已經(jīng)是應(yīng)用非常普遍的功能基因篩查方法了协饲。但是GWAS 分析仍不可避免的存在一些缺陷吮铭，其中最大的坑有以下幾點(diǎn)：
- 檢測結(jié)果得不到顯著關(guān)聯(lián)位點(diǎn)
- 有結(jié)果扬虚，但是是錯的（假陽性）
解決辦法
擴(kuò)大樣本量，提高檢驗(yàn)功效。
群體大小是制約 GWAS 分析檢驗(yàn)功效的的第一要素铸鹰，大規(guī)模的群體鑒定有助于陽性結(jié)果的檢出。提高標(biāo)記密度
高密度及均勻覆蓋的標(biāo)記也有利于檢出與表型相關(guān)的微效基因皂岔。優(yōu)化表型鑒定的體系蹋笼，提高表型鑒定的精度
表型的準(zhǔn)確檢測是影響關(guān)聯(lián)分析的另一重要因素，在分析過程中躁垛，合理的量化方法及檢測手段對結(jié)果至關(guān)重要剖毯。采用多維度的方法對表型進(jìn)行評估
針對廣義表型來說，最好可以使用多種方法從多種緯度對表型進(jìn)行評估教馆。充分利用前人研究結(jié)果
對于結(jié)果中檢測不足或者未檢測到顯著標(biāo)記的情況下逊谋，可以使用候選基因或已知內(nèi)參基因的方法，合理減低閾值 土铺。選擇合適的統(tǒng)計(jì)模型
校正群體結(jié)構(gòu)胶滋、親緣關(guān)系、考慮離群樣本對結(jié)果的影響悲敷；特殊情況下還應(yīng)計(jì)算其他因素的影響（如環(huán)境究恤、性別、年齡等）后德。采用多階段法驗(yàn)證候選基因
首先部宿，使用寬松的閾值獲得獲選候選位點(diǎn)；然后瓢湃，在獨(dú)立群體進(jìn)行驗(yàn)證理张。采用gene based/pathway based 關(guān)聯(lián)分析的方法，提高檢驗(yàn)功效
加入更多組學(xué)數(shù)據(jù)聯(lián)合分析
通過多組學(xué)的聯(lián)合分析箱季，可以更好的解析基因?qū)Ρ硇偷挠绊憽?/p>
