GWAS培训课程

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教学计划

4、标记开发与分型

实验室常用标记(SSR等)

SNP

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  • LD衰减分析判断标记的代表性,判定显著位点的注释区间
  • 最低饱和表计量=基因组大小/LD衰减距离

群体结构矩阵

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亲缘关系计算方法:系谱法

标记基因型欧式算法

计算软件:SPAGeDi

一次接受量2000到4000

 

 

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1. LD 衰减 看标记的密度够不够

2. 

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1.  重测序?

2. 连锁不平衡?

-   LD ?

3. 群体规模300以上

4. 

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GWAS H0(原假设): y=u+e

H1: y=u+Xb +e 

若 H0成立概率很低,则拒绝原假设,即SNP与表型相关

两类错误:

I类错误:假阳性,拒绝真实的H0, a

II类错误:假阴性,接受错误的H0;b

power(功效):拒绝错误H0的概率:1-b

固定效应:群体效应,

随意效应:interest on populaton behind the levels 

 

 

EMMA: two dimensions to one dimension optimization/多微效基因

MLMM: 低效应位点效率很高/将大效应位点作为背景再次进行检测

FARM-CPU/  

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群体结构来源: 地理隔离/人工选择

群体结构分析 1.系统发生数

进化树上色与调整软件: http://itol.embl.de

NJ树:(mega) 适用于样本间差异不大的样品;种间

ML树(RAxML):纲水平

贝叶斯树(ExaBayes):

2. model-base 的群体结构分析/STRUCTURE/ADMIXTURE(标记要根据LD进行过滤,去冗余)

 分析原理:将大群体分成K个服从Hardy-Weinberger 平衡的亚群,将个材料归到每个亚群,计算第i个材料其基因组变异源于第K个亚群的可能性,用Q值表示,Q越大,表示该材料来自这个亚群的可能性越大。

STRUCTURE/贝叶斯/德尔塔K/最高点

ADMIXTURE/更快,C ross-V alidation error最低的点位最优点

Q矩阵/群体结构矩阵,作为固定效应/

CLUMPP/clumpak合并多次Q矩阵综合结果

pophelper/群体结构条形图

PCA分析/uncorrelated/Var(PC1)>Var(PC2)

 

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GWAS项目方案设计

r^  VS D'(不适合小样本)

  • haplotype Block单体型块,即连锁不平衡区域,指同一条染色体上处于连锁不平衡状态的一段连续的区域。单体型块分析可以用于筛选tag SNP(精简标记量),确定候选基因的范围等。

群体类型: 种质资源材料/遗传变异丰富,可以同时对多个性状进行分析,群体结构复杂,稀有变异多,遗传信息丢失明显

                人工群体/包括F2,半同胞家系,动物远交群体,遗传变异不够丰富

表型调查

数量性状,多基因控制,要符合正态分布,或者用多年多点的数据分开分析后综合结果或取BLUP值(综合考虑环境对性状的影响)作为性状值进行关联分析;

质量性状,单基因控制,可转换成0,1表示;每个群体选取近似的样本。

分级性状,受多基因控制,表型分布类似质量形状,例如抗性性状,需要提供每一个个体精确的测量数据;

多指标性状。多个指标同时度量并找出主成分因子。

标记开发类型

NGS:SNP/small indel/CNV/SV

填补方法:依赖reference panel(impute2)/不依赖 (knn,fill genoty)

测序深度: 比较纯的自交系:5*

                有较多杂合位点的材料: 10*以上

                简化基因组测序推荐每个Tag 10*以上                

 

遗传进化+选择性清除+GWAS?????

 

 

 

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