一、对基因型进行PCA分析；
命令如下所示：
QTLtools pca --vcf genotypes.chr22.vcf.gz --scale --center --maf 0.05 --distance 50000 --out test
genotypes.chr22.vcf.gz输入文件如下所示：
- --maf 0.05 指的是只考虑此等位基因频率小于0.05的变异位点；
- --distance 50000 指的是只考虑间隔至少50kb的变异位点；
运行后，会生成两个输出文件test.pca和test.pca_stats
test.pca表示基因型的PCA结果，如下所示：
test.pca_stats指的是每个PC所解释 的百分比，如下所示：
二、对表型进行PCA分析；
命令如下所示：
QTLtools pca --bed genes.50percent.chr22.bed.gz --scale --center --out genes.50percent.chr22
输入文件genes.50percent.chr22.bed.gz如下所示：
- 表型文件总共有6+N列，N指的是样本数量，比如示例文件有4个样本，那么表型文件就有10列；
- 第一列是染色体；
- 第二列是起始位置；
- 第三列是终止位置；
- 第四列是ID，比如exon的ID；
- 第五列是group ID， 比如gene ID；
- 第六列是方向；
- 从第七列开始，则是每个样本对应的表型值；
- 文件分隔符为 TAB；
- 缺失值用NA表示，对于缺失值，QTLtools 会自动impute；
同样的，会生成genes.50percent.chr22.pca和genes.50percent.chr22.pca_stats两个文件。
genes.50percent.chr22.pca如下所示：
genes.50percent.chr22.pca_stats如下所示：
