一、为什么要做GWAS的条件分析（conditional analysis）
我们做GWAS的时候，经常扫出一堆显著的信号，假设rs121是我们扫出来与某表型最显著相关的位点（P=1.351e-36），rs124尾随其后(6.673e-22)，也是与该表型显著相关，那么这个时候，我们就有问题了：这个rs124位点是真的与该表型显著相关，还是因为rs124与rs121高度连锁不平衡（linkage disequilibrium），换句话说，rs124之所以出类拔萃，不是因为它本身厉害，而且有rs121提拔，导致我们看到的结果是：rs124永远跟随者rs121水涨船高。为了解决这个问题，我们就需要做条件分析。
二、GWAS的条件分析（conditional analysis）步骤
如果你有全基因组关联分析的基础的话，条件分析的工作则很简单，只需要在原来的基础上加上“--condition”的参数，具体为：
如果表型为case/control的情况：
./plink --bfile ./data --condition rs121 --logistic --pheno ./pheno.txt --mpheno 1 --covar ./covar.txt --covar-number 1.2 --out ./gwas_condition
如果表型为连续性变量的情况：
./plink --bfile ./data --condition rs121 --linear --pheno ./pheno.txt --mpheno 1 --covar ./covar.txt --covar-number 1.2 --out ./gwas_condition
三、结果解读
一般来说，有两种结果。
第一种，条件分析以后，rs124不显著了；
这种情况说明rs124是因为rs121才导致信号显著。
第二种，条件分析以后，rs124依旧显著；
这种情况说明rs124确实与表型相关，跟rs121没有关系。
参考链接：
https://www.biostars.org/p/190006/
https://biology.stackexchange.com/questions/7871/what-does-conditional-analysis-of-a-snp-in-a-gwa-study-entail