GWAS全基因组关联分析入门教程

简介: GWAS全基因组关联分析入门教程

GWAS全基因组关联分析

写在前面

有很多人都在利用GWAS开展研究工作,本文从简介、原理、方法、操作步骤等方面进行介绍,分享关于GWAS的一些必备知识。

GWAS:Genome Wide Association Study,即全基因组关联分析,是一种常用于研究作物遗传育种领域的方法。通过GWAS可以探究基因与表型(性状)之间的关联,帮助我们了解作物性状的遗传基础,从而加速研究的进程。


GWAS原理简介

GWAS的基本原理是比较不同个体(例如不同作物品种)的基因组,找出与感兴趣性状相关的遗传变异。这些遗传变异通常是单核苷酸多态性(SNP),即DNA序列中的单个碱基差异。

在GWAS中对大规模样本进行基因组测序或SNP芯片分析,然后将基因型数据与性状表型数据进行关联分析。

GWAS操作步骤

  1. 收集样本与数据准备

收集包含感兴趣性状表型数据的作物样本,同时获取这些样本的基因组DNA序列数据或SNP芯片数据。

  1. 数据预处理

对基因组数据进行质控,包括去除低质量的SNP位点和个体,确保数据的准确性和一致性。

  1. 关联分析

使用统计学方法对基因型数据和性状数据进行关联分析,常用的关联方法包括线性回归模型和混合模型等,这些方法能够帮助我们找出基因型与性状之间的相关性。

  1. 校正群体结构与相关性

由于不同作物品种之间可能存在种族结构和亲缘关系,可能导致误报的关联结果。因此,在分析中需要进行种族结构校正和亲缘关系校正,以消除这些干扰因素。

  1. 多重检验校正

由于GWAS中进行了大量的统计检验(通常针对数以百万计的SNP位点),需要进行多重检验校正来控制假阳性率,常见的多重检验校正方法包括Bonferroni校正、FDR(False Discovery Rate)校正等。

  1. 结果解释与功能注释

通过GWAS可以得到与性状相关的SNP位点信息,但这些位点通常只是与性状关联,并不直接说明功能。

因此,需要进一步进行功能注释,例如查找位点是否位于已知的功能基因区域、转录因子结合位点等,从而理解这些位点对性状的调控机制。

  1. 验证与应用

在GWAS分析的基础上,进行进一步的验证实验,例如克隆与验证候选基因,或者进行遗传改良。

最终,将这些结果应用于实践中,以提高作物的产量、抗性、品质等性状。

具体分析过程与方法

  1. 安装PLINK:
# 安装PLINK
# 参考PLINK官方网站:https://www.cog-genomics.org/plink/2.0/
  1. 数据预处理:
# 将基因型数据文件转换为PLINK格式
plink --bfile input_data --make-bed --out output_data
# 数据清洗:移除低质量的SNP和个体
plink --bfile cleaned_data --geno 0.1 --mind 0.1 --make-bed --out final_data
  1. 关联分析:
# 进行GWAS关联分析,使用线性回归模型
plink --bfile final_data --linear --pheno phenotype_file --covar covariate_file --out gwas_results
  1. 多重比较校正:
# 使用Bonferroni校正
plink --bfile final_data --adjust --out gwas_results_bonferroni
# 使用FDR校正
plink --bfile final_data --adjust --out gwas_results_fdr --adjust-method fdr

END

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