how to pick 'p threshold'？

how to pick ‘p threshold’？

how to calculate independent snp?

java -jar gec.jar -Xmx1g --effect-number --plink-binary /data/plink --genome --out ./output

GWAS是一种单变量回归分析，待检验的SNPs数量（设为n）众多，而真正与表达性状关联的SNPs数量（设为a）却非常少，假设每次检验的显著水平为b，那么假阳性SNPs的数目为b（n-a）个，又因为n远远大于a，最终假阳性SNPs的数目会达到bn个。为了控制多次检验的假阳性率，我们进行多重检验校正，即通过调整单个检验的显著水平，控制整个检验的假阳性率在较低水平。多重校正的标准主要有FWER（Family-Wise Error Rate, FWER）和FDR（False Discovery Rate, FDR）两种(Benjamini and Hochberg, 1995)，但基于FDR标准的校正方法不如基于FWER标准的方法严格，所以我们采用基于FWER标准的Bonferroni校正法。Bonfenrrini校正的前提是每次实验都是独立的，但在GWAS分析中，SNP之间存在连锁不平衡（LD）。所以，我们使用Li 等人文章中的方法（Li et al.,2012）计算出等效的独立SNP个数，随后对结果的阈值进行校正，把P值与检验次数的比值作为阈值，最终估算出eGWAS的阈值。