產品簡介

 全基因組關聯分析（Genome-wide association study, GWAS）是一種對全基因組范圍內的常見遺傳變異（單核苷酸多態性和拷貝數變異）基因總體關聯分析的方法，該方法以自然群體為研究對象，以長期重組后保留下來的基因（位點）間連鎖不平衡（linkage disequilibrium, LD）為基礎，將目標性狀表型的多樣性與基因（或標記位點）的多態性結合起來分析，可直接鑒定出與表型變異密切相關且具有特定功能的基因位點或標記位點。在全基因組范圍內進行整體研究，能夠一次性對優良性狀進行輪廓性概覽，適用于挖掘優良性狀的研究。

研究內容

 全基因組關聯分析首先進行群體分層，分析了解材料的分層信息；然后進行連鎖不平衡分析，連鎖不平衡的水平可決定關聯分析的精度、所選標記的數目；最后結合群體基因型和表型數據，使用基于混合線性模型進行全基因組關聯分析，對分析所得的與目標性狀強關聯的位點進行基因功能注釋。

結果展示

送樣建議

 1) 對于農作物，一般選取多個品系或商業品種做GWAS，包括野生種、當地栽培種、馴化種或商業品種，選擇多個品系或商業品種可以保證遺傳多樣性；

2) 對于動物或禽類，一般選取半同胞家系或者全同胞家系；

3) 對于林木類材料，一般選取同一個物種的多個樣本，樣本間要做到表型豐富；

 4) 無論何種材料，樣本間都不能有明顯的亞群分化，且多態性要廣，同時建議選取幾個比較重要的表型性狀作為研究的重點；

5) 對于組織樣或DNA的要求與全基因組重測序相同；

 6) 原則上樣本數目越多越好，根據目前報道的高水平文章來看，樣本數一般在200以上，對于珍稀物種可以適當減少；

 7) 對于目標性狀選擇方面，盡量選擇遺傳力高的性狀，所有個體性狀表型鑒定部位盡量一致，最好有多年多點的表型數據。