linux系统 gwas分析,GWAS真的只有关联分析这么简单？

原标题：GWAS真的只有关联分析这么简单？

近年来，全基因组关联分析(Genome wide associationstudy，GWAS)在筛查和鉴定动植物重要经济性状的主效基因方面得到了广泛应用。GWAS关联精度高，研究周期短，已成为功能基因挖掘的重要手段。

我们在看文献的时候一般会看到全基因组关联分析线性模型计算出的曼哈顿图和QQ图。那在关联分析之前，如何评估群体结构和亲缘关系？你知道么？

图1 曼哈顿图和QQ图[1]

今天我们就从GWAS入手，分享其相关的研究方法，帮助大家深入了解应该怎么进行GWAS。

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系统发育树的构建

我们进行系统发育树的构建是为了揭示群体中每个个体的聚类关系，它可以用来描述样本之间的分类和演化关系，是反映群体结构最经典、直观、有效的方法。目前发育树主要的构建方法有距离法(如NJ)、最大简约法(MP)、最大似然法(ML)和贝叶斯推断法(BI)。

但是ML、BI法主要用于序列差异较大材料的进化树构建，构建过程需要的时间较久；MP法则易出现长枝吸引(LBA)现象，会使原本不是姐妹群的分类元错误的聚集在一起，干扰发育树的构建。而在GWAS模型中，个体间关系相对较近，序列差异小，因此采用NJ法即可满足要求。

图2 系统发育树

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群体结构分析

群体结构分析是为了显示每个个体的来源