9.4 GWAS：显著性阈值确定——GEC

常用的显著性阈值确定方法是：
Bonferroni correction = 显著性水平（0.01/0.05）/检验次数（number of detected markers）

Bonferroni校正P值是最严格的多重检验校正方法，由于SNP实际上不全是独立事件，可以通过LD计算，得到有效SNP个数，即Me，可以降低Bonferroni校正的严格性。

GEC (Genetic Type I error calculator)是一个基于java的应用程序，用于解决具有依赖的单核苷酸多态性的多测试问题。GEC的功能包括：

• SNP冗余程度测试，计算独立SNP数目；
• 计算p值。

官方说明书：http://pmglab.top/gec/data/archive/v1.0/UserManualV1.pdf

1.下载安装

下载地址：
http://pmglab.top/gec/#/download
1.0版本是在kggsee中实现的，没有独立的安装包，只有kggsee.jar一个。

运行：

java -Xmx10g -jar kggsee.jar

2.Me计算

java -Xmx10g -jar kggsee.jar --var-gec --nt 12 --filter-maf-le 0.02 --vcf-ref ~/sunwei/vcftools_0.1.13/bin/root.id.vcf --out root.gec

--var-gec：主要功能函数
--nt：线程数
--filter-maf-le：滤除等位基因频率小于或等于某一标准
--vcf-ref：包含基因型的参考VCF文件
--out：输出文件的路径和前缀名称

root.gec.log

查看log文件，共扫描了370562个SNP，保留下292493个Me。

此时的显著性阈值即为：
Bonferroni correction = 显著性水平（0.01/0.05）/ Me

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