混合线性模型MLM：GLM模型中，如果两个表型差异很大，但群体本身还含有其他的遗传差异（如地域等），则那些与该表型无关的遗传差异也会影响到相关性。MLM模型可以把群体结构的影响设为协方差，把这种位点校正掉。此外，材料间的公共祖先关系也会导致非连锁相关，可加入亲缘关系矩阵作为随机效应来矫正。

数据准备

表型数据：sample.table
Q矩阵：snp.3.Q
vcf文件：all_snp.vcf

参考脚本

计算亲缘关系矩阵

run_pipeline.pl -Xms512m -Xmx50g  \ #设置内存大小
-importGuess ./all_snp.vcf  \ #输入文件
-KinshipPlugin -method Centered_IBS -endPlugin \#计算亲缘关系矩阵
-export kinship.txt  \#输出文件id
-exportType SqrMatrix  #输出文件的格式

基于mlm模型进行GWAS分析

run_pipeline.pl -Xms512m -Xmx50g \ #设置内存大小
  -fork1 -vcf ./all_snp.vcf \#vcf文件
  -fork2  -t sample.table \#表型数据
  -fork3 -q  snp.3.Q  -excludeLastTrait \ #Q矩阵
  -fork4 -k kinship.txt  \ #亲缘关系矩阵
  -combine5 -input1 -input2 -input3 -intersect \#整合输入文件
  -combine6 -input5 -input4 -mlm \#mlm分析
  -mlmVarCompEst P3D -mlmCompressionLevel  None\ #标准模型分析
  -export mlm_output  #输出结果

结果文件

mlm_output1.txt
mlm_output2.txt
mlm_output3.txt
mlm_output4.txt

画图

画图脚本与上篇gwas模型一致

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