題:
根據10％的MAF差異過濾估算的GWAS SNP
zx8754
2017-06-01 01:39:58 UTC
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網絡上有很多關於質量控制步驟在投入前和投入後的帖子。

在（新的）10％ MAF差異規則下面應用是否有意義，陷阱？

這是過程：

  1. 使用帶有標誌 -summary_stats_only 的 SNPTEST獲取推算集的MAF li>
  2. 使用帶有標誌-threshold 0.9
  3. 的 gtools將推定集轉換為硬調用相較於排除變體，差異超過10％。
    4. ol>

    更多信息：

  • GWAS為50K，而案例對照樣本為50K。
  • 在 info > 0.4 過濾器之後應用此步驟。
一 回答:
winni2k
2017-06-05 04:11:39 UTC
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我想不出選擇這種過濾策略的任何原則依據。

但是，我將猜測這種過濾策略應該過濾掉插補效果不佳的SNP？在這種情況下，如此處所述，適當的統計信息就是INFO得分。

如果您覺得自己沒有過濾掉，則可以考慮選擇高於0.4的閾值足夠的變體。



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