9.2 GWAS：关联分析——TASSEL（GLM/MLM/CMLM)

TASSEL是最早出现的用于动植物关联分析的软件，还可以对进化模式以及连锁不平衡进行评估，功能非常强大，要说缺点，可能就是真的有点慢。

表型数据处理在下面这篇帖子中有介绍，这里使用BLUE值进行关联分析。
3.2 GWAS：最佳线性无偏估计量——BLUE值计算（多年单点有重复） - (jianshu.com)

Tassel的安装在亲缘关系计算中有提到：
8.GWAS：亲缘关系——TASSEL&GCTA - (jianshu.com)

1.准备工作

1.1 VCF文件

关联分析所用到的vcf文件是在上一步亲缘关系中，进行排序后的文件

#对vcf文件进行排序
$ perl run_pipeline.pl -Xmx10g -Xms512m -SortGenotypeFilePlugin -inputFile root.id.vcf -outputFile Troot -fileType VCF

1.2 群体结构Q文件

将群体结构分析中生成的.Q文件，增加一列对应的sample名，一行亚群名。
5. GWAS：群体结构——Admixture - (jianshu.com)

Q.txt

1.3 亲缘关系K文件

亲缘关系得到的kinship文件进行整理，第一行为sample数，第一列为sample名，中间为矩阵，下图以GCTA结果为例。
8. GWAS：亲缘关系——TASSEL&GCTA - (jianshu.com)

K.txt

1.4 表型数据

trait.txt

2.关联分析

2.1 GLM：一般线性模型

-fork1 vcf文件 Troot.vcf
-fork2 表型数据文件 trait.txt
-fork3 群体结构Q文件 Q.txt

$ vim glm.sh
$ perl run_pipeline.pl -Xmx10g -Xms512m -fork1 -vcf Troot.vcf -fork2 -r trait.txt -fork3 -q Q.txt -excludeLastTrait -combine4 -input1 -input2 -input3 -intersect -glm -export tassel_glm_ -runfork1 -runfork2 -runfork3
$ bsub -n 4 -o log sh glm.sh

2.2 MLM：混合线性模型

混合线性模型中要加入系谱矩阵，即亲缘关系K矩阵。

$ vim mlm.sh
$ perl run_pipeline.pl -Xmx10g -Xms512m -fork1 -vcf Troot.vcf -fork2 -r trait.txt -fork3 -q Q.txt -excludeLastTrait -fork4 -k K.txt -combine5 -input1 -input2 -input3 -intersect -combine6 -input5 -input4 -mlm -mlmVarCompEst P3D -mlmCompressionLevel None -export tassel_mlm_ -runfork1 -runfork2 -runfork3 -runfork4
$ bsub -n 4 -o log sh mlm.sh

2.3 CMLM（Compressed Linear Mixed Model）：压缩混合线性模型

MLM的矫正过于严格，会把一些真实相关的SNP标记也过滤掉，因此CMLM模型目的是重新检测到那些假阴性SNP标记。

$ vim cmlm.sh
$ perl run_pipeline.pl -Xmx10g -Xms512m -fork1 -vcf Troot.vcf -fork2 -r trait.txt -fork3 -q Q.txt -excludeLastTrait -fork4 -k K.txt -combine5 -input1 -input2 -input3 -intersect -combine6 -input5 -input4 -mlm -mlmVarCompEst P3D -mlmCompressionLevel Optimum -export tassel_cmlm_ -runfork1 -runfork2 -runfork3 -runfork4
$ bsub -n 4 -o log sh cmlm.sh

结果文件：
主要关注第六列p值，以及第七列marker_Rsq即R2贡献率。

result_GLM

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