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之前写的Tassel说明文档，虽然我都是使用命令行相关的软件，但是我发现，Linux，命令行对大多数人还是可望而不可即，分享一篇我做的说明文档，用示例数据，一步一步进行GWAS分析。具体如下： 目录 1. 下载安装软件 2. 导入数据 3. 处理数据 3.1 清洗数据 3.2 主成分分析 3.3 用基因标记估计系谱 3.4 用一般线性模型分析GLM 3.5 用混合线性模型分析 4. 欢迎关注我的微信公众号 1. 下载安装软件 下载地址：http://tassel./ 这里下载的是win的64为系统，截图如下： 安装成功后，打开菜单如下： 2. 导入数据 数据下载地址：http://tassel./ 截图如下： 打开data，load，选择Make Best Guess 选择几个示例数据： 打开后的数据如下 里面包括系谱数据、性状数据和基因型数据（snp）。 3. 处理数据 3.1 清洗数据 选中mdp_trait， 然后选择：Data中的TransformPhenotype， 可以对数据进行转化、标准化等操作，注意，要先对数据进行选择，然后再进行操作： 也可以对缺失值的数据进行删除，点击imput，Numerical impute，就会生成没有缺失值的数据，这只是缺失值的不同替换方法。
3.2 主成分分析 主成分分析（PCA）是一种统计方法，它可以将相互关联的变量转化为独立的主成分（PC），第一种成分包含最多的组分，其它依次降低。另一个主成分的作用可以用标记的主成分来代表群体结构。这种方法比最大似然法节省时间。因为大部分的分子标记都是字符，需要先将其转化为数值，然后再进行主成分分析，一般将纯合的标记用0代替，另一个纯合子用2代替，杂合的用1代替。PCA要求变量不能有缺失值，因此，在进行主成分分析时，需要对数据进行清洗，去除缺失值。 去掉频率小于0.05的标记，可以选择Data,选择Site，然后在最小频率的框中键入0.05，然后选择Remove minor SNP status，然后点击Filter，进行过滤，模型如下：
选择PCA，然后选择5个主成分（默认项），点击确定，就会生成结果，模型如下：
结果如下：
3.3 用基因标记估计系谱 利用主成分分析可以判断群体的结构特征，但是如果利用系谱信息，这种结果会更加准确。可以用基因型数据生成系谱信息，首先选中基因型数据，点击Analysis，选择Kinship
结果如下：
3.4 用一般线性模型分析GLM 下面我们用GLM模型来分析示例数据，mdp_genotype.hmp.txt是snp数据，里面有3093个标记，281个玉米自交系，另一个文件是mdp_population_structure.txt，里面是282个玉米自交系的群体结构，还有一个是mdp_traits.txt，里面是282玉米自交系的表型数据。 首先对基因型数据进行过滤，去掉频率小于0.05的，最小的数目是150，点击过滤，生成过滤后的基因型数据：
然后对数据进行个过滤，选择开花期dpoll这个性状，
进行协变量选择，即选择群体结构的文件，这里我们去掉Q3，数据如下：
合并数据，将这三个过滤好的数据，选中进行合并，点击Data IntersectJoin，
数据合并如下：
然后选中合并后的数据，用analysis ，GLM来进行分析
运行结果如下：
QQ图：
P-value值：
3.5 用混合线性模型分析 混合模型需要添加系谱矩阵
点击run
结果：
相关图形：
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