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全基因組關聯分析

全基因組關聯分析(Genome-Wide Association Studies,GWAS)是一種對全基因組范圍內的常見遺傳變異:單核苷酸多態性(Single nucleotide polymorphism,SNP)進行總體關聯分析的方法,其核心思想是利用全基因組范圍的連鎖不平衡來確定影響復雜性狀或數量性狀的基因。隨著不同物種基因組研究以及統計方法的發展,GWAS在疾病性狀、數量性狀研究方面發揮著重要的作用。

Sample requirements

材料準備            

双色球基本走势图下载 www.hmbgtt.com.cn 對于無關個體的研究,各樣本選擇盡量具有代表性,選擇可以代表自然群體結構的不同地域、不同品種的樣本;對于家系的研究,要統計好子代和親代的具體信息。將材料按照不同的性狀進行分類,對于質量性狀,取樣時要求與其對照個體數盡量接近;對于數量性狀,每類性狀所選擇的個體在表型上盡量呈正態分布,若無法取到完全正態分布的樣本的性狀,針對該類性狀,在后續分析過程中采用非正態分布性狀的分析方法對其進行校正,以保證分析結果的可靠性。

  •                            

    多性狀定位

     在全基因組水平上同時且廣泛地挖掘與多個目標性狀變異顯著相關的多個基因。
  •                            

    生物學基礎研究

     在全基因組水平上同時研究一個代謝路徑或通路上的多個性狀。
  •                            

    群體進化研究

     將GWAS與群體進化結合分析定位性狀關鍵基因。

Schematic diagram and flow chart

技術示意圖及具體流程                

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Results Display

結果展示            

  • 關聯分析 /                            
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    曼哈頓圖為經F檢驗的全基因組P值按染色體上物理位置排序圖,橫坐標為基因組坐標,縱坐標-log10P,P值越小縱坐標越大關聯性越強。
  • 群體主成分分析 /                            
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    主成分分析(PCA)是一種數學的運算方法,基于個體基因組SNP差異程度,可以將多個相關變量經過線形轉換選出較少個數的重要變量。
  • 構建單體型圖譜 /    
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    利用全基因組SNPs構建單倍型圖譜,可以分析顯著關聯SNP位點之間、候選基因內各SNP位點之間的LD關系以及單體型和性狀之間的相關性。