GCTA与MLMA关联分析 - SpiralKernel/bioinfo-wiki GitHub Wiki
GCTA与MLMA关联分析
更新：2026-10-13；状态：可用；验证范围：GCTA v1.94.1公开小鼠稠密GRM及MLMA实测；GREML、COJO和完整MLMA-LOCO未执行。
GCTA包含多种遗传统计任务；MLMA使用稠密GRM做关联，不能与GREML或fastGWA模块混称。
先选模块再写命令
GCTA的GRM模块构建关系矩阵，GREML估计方差组分，MLMA检验关联，COJO使用汇总统计做条件与联合分析。它们输入和研究目标不同。运行过GCTA不等于已经完成GWAS，输出遗传率也不是位点P值表。
本页实测稠密GRM和数量性状MLMA；快速稀疏矩阵方法另见fastGWA与fastGWA-GLMM。模型前置见线性模型与混合模型及零模型与方差组分。
输入约定
使用BED/BIM/FAM前缀与明确的样本集合。表型文件通常为无标题的FID、IID、性状值；--mpheno选择多列表型中的相应列。定量协变量用--qcovar，分类协变量用--covar，不要用一种接口承接所有编码。
稠密GRM通常由.grm.bin、.grm.N.bin和.grm.id共同组成，--grm后给前缀。二进制矩阵与样本ID文件是一套；只有复制矩阵而换掉ID表会破坏对应关系。
已运行的命令
工作目录为公开小鼠数据贯通多软件GWAS的examples/output/gwas-real/：
mkdir -p gcta
gcta64 --bfile prepared/qc --autosome-num 19 \
--make-grm --thread-num 2 --out gcta/full
gcta64 --bfile prepared/qc --autosome-num 19 \
--grm gcta/full --mlma --pheno prepared/gcta.pheno.txt \
--qcovar prepared/gcta.qcovar.txt --thread-num 2 --out gcta/mlma_pc3
实测版本v1.94.1，启动横幅记录构建信息。与本例小鼠对应的常染色体数为19；其他物种需要重新设置。表型和三个PC与PLINK/GEMMA案例来自同一批样本。
如何阅读结果
本例.mlma标题为Chr SNP bp A1 A2 Freq b se p。A1对应效应计数，b是性状单位的效应；Freq及参考身份都要按输入与输出说明核对。文件没有逐位点N列时，应另保留分析个体与缺失信息，不凭完整数据总数填充所有研究结果。
本例rs3683945的A1为A，b≈−0.0671868、P≈0.263012。结果与普通LM不同，不能因此认定哪一软件出错；本例含家系结构，背景模型已改变。
GRM与LOCO的选择
构建GRM的位点质量、权重、频率与样本会影响模型。PCA使用的LD剪枝集合与GRM集合可以不同，但每个名单都要保留理由。不能只因PCA剪枝就自动对所有关联与GRM阶段使用同一组位点。
GCTA还提供--mlma-loco，其目标是按测试染色体排除背景信息；本轮未执行该完整模块。已有的GEMMA单染色体对照用于理解LOCO与近端污染，不应标记成GCTA-LOCO实测。
排错与深入
先查看实际纳入的样本、GRM维度、方差组分收敛和关联SNP数。出现不可逆、边界或少量有效个体时，检查输入与模型，不直接忽略警告或强行继续。稠密矩阵规模随n²增长，需要资源评估。