产品简介
GWAS（Genome-wide association study）：是研究动植物复杂性状的重要手段。对具有丰富遗传多样性的自然群体中每个个体进行测序，检测分布于全基因组范围内的SNP位点，基于连锁不平衡关系，并结合样本的基因型和表型，利用多种关联模型进行全基因组关联分析，快速鉴定与目标性状关联的候选区域或基因位点。
产品优势
优势一
实现多性状定位
在全基因组范围内检测遗传变异，高效定位多个性状
优势二
多种模型应对多种情况
美吉的GWAS分析采用三大主流模型，轻松应对多种情况
优势三
分析内容全面分析结果丰富
关联分析中还包含了表型解释率、基因组膨胀系数等分析，使结果更丰富
技术流程
测序流程
样品基因组DNA检测合格后，利用超声波将DNA序列片段化形成随机片段，对片段化的DNA依次进行末端修复、3′端加A、连接测序接头后，再利用磁珠吸附富集长度为350bp左右的片段，经过PCR扩增形成测序文库。建好的文库先进行文库质检，质检合格的文库通过Illumina平台进行上机测序，测序策略为Illumina PE150，总测序读长为300bp。
分析流程
在Illumina测序数据（Raw Data）下机之后，对下机数据进行质量控制，过滤其中低质量的数据，获得高质量的数据（Clean Data）。接下来根据GATK官方推荐的Best Practices流程进行变异检测。之后基于获得的SNP分子标记进一步进行群体结构、连锁不平衡、全基因组关联分析等相关研究。
结果展示
群体结构分析
应用领域
对关注的目标表型定位候选基因，后续开发分子标记辅助育种，或进一步结合其他组学和分析，挖掘讲述遗传分子机制
样本要求
案例分析
经典案例一 不同Tof5等位基因的平行选择驱动了栽培大豆和野生大豆对高纬度地区的适应
期刊：Molecular Plant
影响因子：21.949
发表时间：2022.02
技术手段：GWAS关联分析
研究方向：大豆开花时间候选基因挖掘
文章链接：doi：10.1016/j.molp.2021.10.004 研究结果
本研究通过利用GWAS确定了在高纬度下调控大豆开花的新位点Tof5。进一步的基因组、遗传和转基因分析证实，Tof5编码拟南芥FRUITFULL（FUL）的同源物（Tof5位点由大豆FUL2a基因编码），可在长日照条件下促进大豆开花。
Tof5所在的连锁不平衡区块
常见问题
GWAS所需的最低样本数是多少？ 原则上样本数越多越好，一般推荐样本数量≥300，样本数量少，会影响定位结果，根据项目经验和文章发表情况，一般不能低于200个。 在采集表型的时候有什么注意事项？ 目标性状选取建议选择遗传力高的性状，性状的表型记录越清楚越有利于后期的分析；所有个体性状表型鉴定部位尽量保持一致；尽量使所有个体在同一环境中进行表型鉴定 是否需要多年多点的表型鉴定实验消除环境对表型的影响？ 建议进行多年多点表型鉴定实验。动植物的表型性状由基因型(G)、环境效应(E)共同作用。即非遗传因素(不同的实验环境)对表型有一定的影响，是需要考虑的。研究者可以基于一定的统计方法来降低这种环境差异对表型造成的影响。
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