GWAS（基因組關聯研究）的基本原理是通過對大規模人群的基因型與相關表型（如疾病狀態或特定性狀）進行比較，來找出與特定性狀相關的遺傳變異。這些遺傳變異主要是指單核苷酸多態性（SNP，single nucleotide polymorphisms），即DNA序列中的單個鹼基差異。
GWAS通過基因組測序或SNP晶片分析獲取基因型數據，然後與表型數據進行關聯分析，以識別與特定性狀相關的SNP。GWAS的成功依賴於連鎖不平衡（LD，linkage disequilibrium）原理，即兩個等位基因非隨機地共分離的現象。GWAS通過測量SNP與表型之間的關聯，利用LD原理來推斷可能影響表型的遺傳變異。
在實際操作中，GWAS會對大量個體（病例和對照組）進行全基因組掃描，尋找與疾病或性狀之間的關聯。然後，通過邏輯回歸、線性回歸等方法對基因型數據和表型數據進行統計分析，以評估每個SNP與表型之間的相關性。這種分析能夠提供每個SNP與表型相關性的統計度量，如p值，從而幫助研究者識別對特定性狀有顯著影響的遺傳變異。
GWAS的套用不僅限於醫學領域，還包括農業等領域，其中它幫助研究作物品種之間的遺傳多樣性。GWAS分析是一個複雜的過程，需要高質量的基因型和表型數據，以及有效的統計分析方法。