2023-04-03
GWAS簡介
GWAS（Genome-wide Association Studies）是研究動植(zhi)物復雜性(xing)狀(zhuang)(zhuang)的重(zhong)要手段。對于自然(ran)群體(ti)具有(you)豐富遺(yi)傳(chuan)多樣性(xing)的每個個體(ti)進行全(quan)基(ji)因(yin)(yin)組(zu)重(zhong)測序(xu)，檢(jian)測分布于全(quan)基(ji)因(yin)(yin)組(zu)范圍的SNP標(biao)(biao)記，基(ji)于連鎖不平衡關(guan)系，結合不同性(xing)狀(zhuang)(zhuang)的表型數據，進行分子標(biao)(biao)記與表型性(xing)狀(zhuang)(zhuang)的關(guan)聯(lian)分析，可以快(kuai)速鑒定與目標(biao)(biao)表型性(xing)狀(zhuang)(zhuang)變異關(guan)聯(lian)的遺(yi)傳(chuan)標(biao)(biao)記或者候選基(ji)因(yin)(yin)。
GWAS升級后分析流程圖
升級亮點一 標準分析多維度挖掘群體遺傳多樣性信息，豐富文章內容 在(zai)產(chan)品升(sheng)級上，派森諾生(sheng)物(wu)一(yi)直勤耕不輟。小派結合(he)多年(nian)GWAS項(xiang)目分(fen)析(xi)經驗，對GWAS性狀定(ding)位產(chan)品進(jin)行(xing)了(le)全(quan)新的(de)升(sheng)級。標準分(fen)析(xi)在(zai)原有的(de)基礎上新增加：群(qun)體結構分(fen)析(xi)、全(quan)基因組(zu)關系矩陣(zhen)(zhen)計(ji)算(suan)、狀態(tai)同(tong)源IBS矩陣(zhen)(zhen)計(ji)算(suan)、LD-Block圖繪制，多層次(ci)揭示群(qun)體遺(yi)傳進(jin)化關系充(chong)實(shi)文章內容。在(zai)定(ding)位結果(guo)曼(man)哈頓圖中(zhong)增加了(le)SNP在(zai)染色體上的(de)分(fen)布，不僅在(zai)內核上進(jin)行(xing)升(sheng)級，在(zai)視覺(jue)圖片上也(ye)上升(sheng)了(le)一(yi)個(ge)臺階。 序號 分析項目 應用 1 群體結構分析 遺傳變異在物種或群體中的分布(bu) 2 全基因(yin)組關(guan)系矩(ju)陣Gmatrix 個體間親緣關系 3 狀態同源IBS矩陣 估計個(ge)體間共享染色體片段的百分比 4 LD-Block圖繪制 單倍型分析 標準(zhun)分析部分結果展示： 【圖】系統進化樹 【圖】PCA主成分 【圖】群體結構 【圖】G值矩陣熱圖 【圖】IBS距離矩陣熱圖 【圖】LD分布圖 【圖】定位結果曼哈頓圖 【圖】QQ-plot圖 【圖】LD-Blook圖 【圖】基因GO富集 【圖】基因KEGG富集
升級亮點二 GWAS定位與LD-Blook圖繪制均不限性狀個數 在GWAS定(ding)位分析(xi)后(hou)，挖掘到一些顯著性SNP位點(dian)，如何確定(ding)這(zhe)些位點(dian)是(shi)不(bu)是(shi)假陽性呢？我(wo)們可以通過可視化snp的(de)LD模式和單倍型塊(kuai)結構(gou)的(de)三(san)角(jiao)相關(guan)(guan)熱圖進行判斷(duan)。由(you)于遺(yi)傳連鎖，附近(jin)的(de)單核苷酸多(duo)態性(SNPs)通常是(shi)高度相關(guan)(guan)的(de)，或(huo)者說位點(dian)所在的(de)區域LD值比較(jiao)高，能(neng)形(xing)成Block，才比較(jiao)靠譜(pu)。通過LD-Blook聯(lian)合分析(xi)，可以很容易地定(ding)位具有最顯著關(guan)(guan)聯(lian)信號的(de)snp，這(zhe)對于基因組精細定(ding)位研(yan)究(jiu)特別有用。
升級亮點三 高級分析——選擇性清除分析相互驗證 樣本(ben)量較(jiao)(jiao)少(shao)找不到GWAS信(xin)號(hao)，如(ru)何巧妙的(de)發文章(zhang)？小派開展全基因(yin)組關聯分(fen)析(xi)(xi)，同時(shi)利(li)用選(xuan)擇清除分(fen)析(xi)(xi)對不同性狀(zhuang)群體受(shou)選(xuan)擇區(qu)域進行鑒定(ding)。1）對于(yu)樣本(ben)較(jiao)(jiao)少(shao)的(de)項(xiang)目GWAS定(ding)位(wei)無(wu)信(xin)號(hao)，可(ke)以選(xuan)擇Fst、pi進行選(xuan)擇性清除分(fen)析(xi)(xi)，得(de)到受(shou)選(xuan)擇的(de)區(qu)域；2）對于(yu)GWAS定(ding)位(wei)效果(guo)較(jiao)(jiao)好的(de)項(xiang)目，選(xuan)擇性清除分(fen)析(xi)(xi)與GWAS分(fen)析(xi)(xi)兩種分(fen)析(xi)(xi)方法相互印證，提高(gao)定(ding)位(wei)結(jie)果(guo)準(zhun)確(que)性。
GWAS分析測序策略
選樣策略 測序策略 推薦深度 適用范圍 1）樣本(ben)間(jian)無明顯亞群分化； 2）表型遺傳力強； 3）取樣具有代表性； 4）樣本數不少(shao)于200個。 重測序（推薦） ≥5X/樣本 有參考基因組 簡化(hua)測序(xu) 基(ji)因組≤1G，測1G/樣(yang)；基(ji)因組1G~5G，測2G/樣(yang)；基(ji)因組5G~20G，測5G/樣(yang)； 參考基因組較大
