r语言GWAS显著SNP

在R语言中进行GWAS（基因组关联研究）时，我们可以使用不同的统计方法来鉴定显著的SNP（单核苷酸多态性）。以下是一些常用的方法：

1. 线性回归：使用lm()函数进行线性回归分析，将SNP作为自变量，表型作为因变量，并计算SNP与表型之间的关联。

2. 卡方检验：使用chisq.test()函数进行卡方检验，将SNP与表型之间的关联转化为一个2x2的列联表，然后计算卡方统计量和p值。

3. Fisher精确检验：使用fisher.test()函数进行Fisher精确检验，适用于小样本的情况。

4. 基因组控制：使用GenABEL等包来进行基因组控制，以控制人口结构和相关性等潜在偏倚。

这些方法只是其中的几种，具体选择哪种方法取决于研究问题和数据类型。在进行GWAS之前，还需要进行数据处理、质控、基因型和表型数据的整合等步骤。