
在全基因體關聯性研究(Genome-Wide Association Study, GWAS)的分析中
干擾因子(confounder)的控制是重要的課題,其中最重要的干擾因子為族群分層(population stratification)
性狀(trait)或疾病的分布在不同族群中會不一樣,SNP的頻率在不同族群的分布也會不一樣
因此在探討兩者的關係時,若沒有考慮到族群分層,可能會出現偽陽性或偽陰性的結果
即使分析的研究對象都是來自單一族群,仍可能存在次分群的狀況
所以在完成QC後,進行相關性檢定前,需對研究族群進行主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)
隨後將PCA結果作為共變數(covariate),加入迴歸模型中以控制族群分層的影響










