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全基因組關聯分析(GWAS)

GWAS介紹

全基因組關聯分析是對多個個體在全基因組范圍的遺傳變異多態性進行檢測,獲得基因型,進而將基因型與可觀測的性狀,即表型,進行群體水平的統計學分析,根據統計量或P值篩選出最有可能影響該性狀的遺傳變異。

材料選擇

不同品種、亞種、地方種/種質庫/混合家系/野生資源

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不同品種、亞種、地方種

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半同胞家系/全同胞家系/野生資源

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分析流程

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公司優勢

多種關聯分析模型,自由選擇!

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GWAS云平臺自主操作

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LD-Block分析針對性強

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重測序-GWAS

通過全基因組大樣本重測序對動植物重要種質資源進行全基因組的基因型鑒定,并與關注的表型數據進行全基因組關聯分析(GWAS),進而找到與關注表型相關的SNP位點,定位與性狀相關基因,為后續動植物的育種提供科學理論依據。

分析內容

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全基因組關聯分析

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SLAF-GWAS

SLAF-GWAS是應用簡化測序的方式,以基因組中檢測到的單核苷酸多態性(single?nucleotide?ploymorphism,SNP)為分子遺傳標記,進行全基因組水平上的對照分析或相關性分析,統計分析每個變異與目標性狀之間的關聯性大小,通過比較發現影響復雜性狀的基因變異的一種策略。

分析內容

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LD-Block分析

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轉錄組-GWAS

轉錄組GWAS分析能夠在全基因組范圍內尋找與重要性狀相關聯的遺傳變異,通過序列和表達量水平雙重視角關聯分析解析復雜調控網絡的的解決方案。

分析內容

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項目經驗豐富,碩果累累!

百邁客自2009年成立以來,經過8年的厚積薄發,在群體研究方面已完成上百個物種的項目,共發表文章160+篇,累計影響因子達480+,其中包含多篇Nature Genetics、 Nature Communications及PNAS等國際等級期刊。

豐富的項目案例

優秀的分析人員

火箭般的進展速度

精確的數據深度挖掘

連鎖不平衡衰減(LD?decay)分析

在某一群體中,不同座位上某兩個基因同時遺傳的頻率明顯高于預期的隨機頻率的現象,稱連鎖不平衡?(linkage?disequilibrium)?。自然群體中連鎖強度以D’或r2表示,D’或r2越接近于1,代表連鎖關系越強。一般用r2大于0.1的數據作為連鎖不平衡的衰減(LD?decay)的數值,LD-decay越長,代表物種的SNP間發生重組的概率越小,LD-decay越短,代表物種的SNP間發生重組的概率越大。

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全基因組關聯分析

基于SNP,利用TASSEL軟件的混合線性模型(compressed?MLM)得到關聯值,公式計算為:y=?Xα+Qβ+Kμ+e。其中,通過admixture軟件計算樣品群體結構Q,通過SPAGeDi軟件計算樣品間親緣關系KX為基因型,y為表型,最終每個SNP位點都能得到一個關聯值。最終將性狀關聯到基因組XX號染色體上。

LD-Block分析

基于SNP,利用Haploview單體型預測軟件,預測得到單體型塊(趨向于整體遺傳的基因序列,Block)。Block大小分布體現了在整個基因組范圍內趨向于整體往下遺傳的基因序列的長度,block越小,說明基因組重組越多。

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ld-block

LD-Block的實際應用

一般情況下,全基因組關聯分析的曼哈頓圖常常與染色體位置、LD-Block圖進行聯合分析,根據顯著關聯的SNP位點確定注釋的染色體區域,同時在該區域進行LD-Block分析,找到與該位點連鎖較強的其他SNP位點,并對其所在的基因進行功能注釋。

GWAS分析選材原則
  • 保證選取的樣本具有足夠的代表性;
  • 樣本中不能有明顯的亞群分化(例如生殖隔離等),因為明顯分化的群體會使得遺傳背景的噪音較大;
  • 建議選擇幾個比較重要且遺傳力較高的表型性狀作為研究的重點;
  • 質量性狀盡量為0、1二值性狀,并且兩類性狀的樣本數應當盡量相近;
  • 數量性狀盡量精確量化記錄(如抗病性可以量化為發病率、死亡率、存活率、病斑數、病斑面積等,而不是簡單的多級衡量),并使表型總體呈近似正態分布;
  • 栽培植物可以進行多年多點多重復記錄,多年多點的觀測結果可以分別進行關聯分析,多重復可以取平均值進行關聯分析;
  • 表型變異豐富、性狀有明顯的主效位點控制時樣本量可以適當減小,推薦200個以上;表型差異較小,多基因控制時樣本量應當增大,推薦500個以上。
自然群體GWAS的研究對象

非嚴格遺傳群體:

1、種質資源
2、半同胞家系,混合家系
3、MAGIC/NAM家系
4、多個F2/RIL/全同胞家系
5、高雜合類物種:F1群體

案例文章

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