如何在gwas中查询基因基因测序与疾病的关系系

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GWAS入门要点
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全基因组关联分析(Genome-wide association study,GWAS)是以基因组中数百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide ploymorphism,SNP)为分子遗传标记,在全基因组水平上进行对照分析或相关性分析,通过比较分析发现影响复杂性状基因变异的一种策略。随着基因组学研究以及基因芯片技术的发展,人们已通过GWAS方法发现并鉴定了大量与复杂性状相关联的遗传变异。
WAS分析方法的原理
借助于SNP分子遗传标记,进行总体关联分析,在全基因组范围内选择遗传变异进行基因分型,比较异常和对照组之间每个遗传变异及其频率的差异,统计分析每个变异与目标性状之间的关联性大小,选出最相关的遗传变异进行验证,并根据验证结果最终确认其与目标性状之间的相关性。
GWAS应用领域
1/大规模遗传变异检测
2/目标性状遗传连锁图谱构建
3/动植物重要性状主效基因的筛查和鉴定
4/基因组单倍型预测与GWAS分析
5/目标性状性状相关功能基因挖掘
6/人类复杂性疾病关联变异位点鉴定(基于无关个体、家系、无关群体)
基于自然群体的GWAS研究路线
1、样本选择:无明显的亚群分化的自然群体;样本的多态性分布范围够广;目标表型性状不宜选择过多等。
2、基因型鉴定:大样本低深度重测序(≥5X);大样本简化基因测序(≥3X);全基因组芯片分型。
3、群体多样性分析:群体结构分析;群体进化分析;群体主成分分析。
4、GWAS分析:连锁不平衡分析;功能基因定位分析;目标性状关联分析。
5、目标基因筛选:获得与性状相关的候选基因,对结果进行验证。
6、定制化分析:结合客户的实际需求或者已发表文章的分析策略进行分析。
选择源宜基因的理由
技术全面:基因组重测序、简化基因组测序以及全基因组芯片分型技术均可选择
分析精准:结果定位准确,多种统计模型联合应用,结果相互验证
价格合理:根据实际的实验样本及数据分析要求进行评估定价
相关案例:猪繁殖性状GWAS和功能通路分析发现新的候选基因
研究背景:
猪的繁殖性状包括乳头数量(number of teats,NT)和死胎数量(number of stillborn piglets,SB)等,前人对这两个性状的GWAS研究多在假定符合正态分布的前提下,且目前对与此性状相关的候选基因和生物学意义研究的较少。NT、SB这两个性状是离散变量,因此有必要建立一个合适的离散分布模型对这个进行研究。本研究拟用泊松分布模型对猪的这两个性状进行研究,并探究性状相关基因及其生物学作用。
材料与方法:
大白猪,其中用于SB性状统计的白猪1390头,SB均值1.2,范围0-16个,用于NT性状统计的白猪1795头,NT均值15.3,范围14-20个; Illumina 60 K SNP芯片基因分型,GWAS分析。
研究结果:
SB性状用泊松分布模型更为合适,而NT性状用正态分布模型更为合适;GWAS分析得出,找到SB性状的18个关键SNP位点,1个QTL区域的18个相关基因,找到NT性状的65个关键SNP位点,9个QTL区域的57个相关基因; 找到的多个候选基因(比如 SB性状的PTP4A2、NPHP1,NT性状的YLPM1、SYNDIG1L)以及转录因子(比如 SB性状的NF-κB、KLF4,NT性状的SOX9、ELF5)与已知的新生儿存活率和乳腺生长发育相关基因一致。
SB性状关键基因转录因子网络
NT性状关键基因转录因子网络
参考文献:
Verardo L L, Silva F F, Lopes M S, et al. Revealing new candidate genes for reproductive traits in pigs: combining Bayesian GWAS and functional pathways[J]. Genetics Selection Evolution, ): 1.
文案:季红春
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