GWAS（全基因組關聯研究）分析流程通常包括以下步驟：
質控質檢。首先，需要控制檢出率，去除在最初的二進制檔案中存在的缺失SNPs數據的個體和缺失個體數據的SNPs。這一過程稱為控制檢出率。
剔除性別不一致。在二進制數據中，如果個體的性別信息存在表型~基因型的衝突，即在基因型數據中表現為一性別，而在表型中記錄為另一性別，為了實驗結果的準確性，需要剔除或修正（根據基因型）數據。
剔除低MAF數據。次等位基因（Minor Allele，MA），即在給定的群體中，其基因頻率第二高的基因，其出現的頻率即為次等位基因頻率（Minor Allele Frequency，MAF）。次等位基因在群體中出現的頻率較少，較難發現，但是對於變異（常見變異和特殊變異）的研究卻極為重要，而過低MAF又會影響分析結果。因此，需要去除這些數據。
去除反HWE項。哈達——溫伯格平衡（Hardy–Weinberg equilibrium，HWE）認為，在一個無限大的種群中，個體完全隨機交配，沒有選擇和基因流存在，那麼這個種群中的基因頻率將會保持平衡。在GWAs中，違反HWE會使分析結果偏離預期，因此，需要剔除離群值。
控制雜合率。雜合率（Heterozygosity Rates），即樣本中雜合子基因型。
以上步驟完成後，就可以進行GWAS分析，以發現與表型相關的遺傳變異。