Algunos de estos son redundantes.
De los resultados:
1. Falsos positivos debido a pequeños tamaños de muestra.
2. Asociaciones confusas debido a la estructura de la población y el desequilibrio de ligamiento.
3. Las asociaciones no se mantienen en diferentes poblaciones.
4. Las estimaciones del tamaño del efecto no se mantienen (están sesgadas hacia arriba).
5. Las asociaciones rara vez identifican genes causales (pero esto puede no ser un problema; una correlación estrecha a menudo es lo suficientemente buena para muchos propósitos).
Al realizar GWAS:
1. La estructura de la población o pedigrí necesita ser estimada o documentada.
2. Una población ideal estaría en equilibrio de vinculación, pero nunca se obtiene esto (y el punto de GWAS es que no es necesario construir una población).
3. Se necesitan grandes tamaños de población.
4. Se requiere una amplia cobertura de marcadores.
5. Se requieren datos fenotípicos precisos.
6. Se puede requerir una gran capacidad informática y programación.
7. La selección del modelo no es trivial. Es importante realizar la validación del modelo y estimar los efectos de los loci vinculados.
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