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本系列文章采用的数据集与代码来自https://github.com/MareesAT/GWA_tutorial。该教程获得了许多人的推荐，是一份很详细的step-by-step guide。本文将介绍该教程中的QC部分（1_QC_GWAS.zip），后续或将继续添加有关QC的其他细节。0. 目录1. 准备2. 数据简介3. 分析步骤第1步：SNP缺失率过滤第2步：检测、过滤性别差异第3步：次等位基因频率（MAF）过滤第4步：删除不符合Hardy-Weinberg平衡的SNP第5步：控制杂合率.

隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）最初是在20世纪60年代后半期，由Leonard E. Baum和其他一些作者在一系列统计学论文中描述的。其最初应用于语音识别领域。1980年代后半期，HMM开始应用到生物序列，尤其是DNA序列的分析中。随后，在生物信息学领域，HMM逐渐成为一项不可或缺的技术。本文内容包含来自：[1] 用hmmlearn学习隐马尔科夫模型HMM[2] 官方文档0. 目录1. hmmlearn2. MultinomialHMM2.1 定义、使用