这篇文章主要讲解了“qt MAF过滤的方法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“qt MAF过滤的方法”吧！经过去掉缺失，去掉错误的性别信息，得到的文件为：这里，我们根据最小等位基因频率（MAF）去筛选。「为什么要根据MAF去筛选？」最小等位基因频率怎么计算？比如一个位点有AA或者AT或者TT，那么就可以计算A的基因频率和T的基因频率，qA + qT = 1，这里谁比较小，谁就是最小等位基因频率，比如qA = 0.3, qT = 0.7， 那么这个位点的MAF为0.3. 之所以用这个过滤标准，是因为MAF如果非常小，比如低于0.02，那么意味着大部分位点都是相同的基因型，这些位点贡献的信息非常少，增加假阳性。更有甚者MAF为0，那就是所有位点只有一种基因型，这些位点没有贡献信息，放在计算中增加计算量，没有意义，所以要根据MAF进行过滤。「思路：」「提取常染色体上的位点名称：」因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。常染色体上共有1399306位点。这里，用到了位点提取参数--extract「查看日志：」可以看到，共有163个基因型，共有1399306个SNP首先，通过参数--freq，计算每个SNP的MAF频率，通过直方图查看整体分布。可视化会更加直接。结果文件：MAF_check.frq预览：「R代码：」「图形如下：」可以看出，很多基因频率为0，说明没有分型，这些位点需要删掉。日志：可以看到，325518个位点被删掉了，剩余1073788 个位点。「结果文件：」感谢各 香港云主机位的阅读，以上就是“qt MAF过滤的方法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对qt MAF过滤的方法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是开发云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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