一、Independent significant SNPs 和 Lead SNPs 定义

Independent significant SNPs： P 值小于 5e-8 的 SNP 位点，且 SNP 位点之间的 r2<0.6（注意，这里的 r2 指的是 LD 的 r2 值，不是相关性哦，别误解了，0.6 也是我设定的，不同文献给定的 r2 值不一样，主流设定是 0.6 ）

Lead SNPs： Independent significant SNPs 中 r2 值小于 0.1 的 SNP（同样的，这里的 0.1 也是我设定的，不同文献阈值不一样，主流设定是 0.1 ）

如果文字描述还不清楚的话，请看图片版的：

在 locus1 中，SNP1, SNP2, SNP3都达到了显著水平（P< 5e-8），SNP1 和 SNP2 的 r2=0.8, SNP2 和 SNP3 的 r2=0.4, SNP1 和 SNP3 的 r2=0.15。

假定我们设定 Independent significant SNPs 的阈值为：P<5e-8 且 r2<0.6，那么locus1 只有 SNP1 和 SNP3 是 Independent significant SNPs。

假定我们设定 Lead SNPs 的阈值为：r2 < 0.1，那么只有SNP3是Lead SNPs

看明白其中的逻辑了吗，也就是说，Lead SNPs 的数量一定是小于等于 Independent significant SNPs 的数量，因为 Lead SNPs 是在 Independent significant SNPs 的基础上进行了二次clump。

以上，就是 Independent significant SNPs 和 Lead SNPs 的定义。

二、FUMA 鉴定 Independent SNPs 和 Lead SNPs

理解了 Independent significant SNPs 和 Lead SNPs 的定义后，我们就可以借助工具鉴定 Independent significant SNPs 和 Lead SNPs。

目前挺多工具支持 Independent significant SNPs 和 Lead SNPs 的识别，比如PLINK。

我来推荐一个比较友好的网页工具 FUMA(https://fuma.ctglab.nl/snp2gene) 。

进入网址：https://fuma.ctglab.nl/snp2gene 后，
只需要输入 GWAS summary 文件，就可以得到 Independent significant SNPs 和 Lead SNPs。

步骤一：上传 GWAS summary文件，把 GWAS summary 文件的表头信息（比如染色体，位置，rs号等）补充在下图中

步骤二：设定 Independent significant SNPs 和 Lead SNPs 的阈值

步骤三：点击 submit job， 然后就可以等结果了

三、输出文件

以下是 FUMA 网站给出的 Independent significant SNPs 和 Lead SNPs 结果：