年前，OmicShare用户（ID：怒火凤凰）在论坛分享了一篇关于GWAS的文章解读，这篇文章发表在《Genome Biology》（IF=11.908）。

文章的图非常漂亮，且研究思路也值得借鉴。

这篇文章采用GWAS分析，解析了大豆的复杂农艺性状之间的遗传调控网络。具体研究思路如下：

1、809份材料组成的自然群体
考虑到高低纬度对性状差异的影响，设置了不同纬度种植，整合两年三点的表型数据。表型共测量84个性状，包括45个形态方面的表型，和39个品质方面的表型（通过GC-MS测量）。

图1 809份大豆材料的地理分布和遗传结构

2、全基因组关联分析解析84个性状

84个性状表型具有不同的分布规律（正态分布、偏斜分布、严重偏斜分布，case vs control分布）。将809份材料的表型随机打乱进行置换检验，对四种分布设置不同的显著阈值进行主要显著关联位点挑选。共在54个性状中检测到150个显著关联的位点区域（SAL）。

图 2 大豆株高的GWAS

3、位点（基因座）间的上位性效应分析

不同基因间的相互作用普遍存在，前人研究发现GWAS分析时互作的基因中一个基因检测到一个很强的显著信号，会掩盖掉与之相互作用的基因的信号。因此根据强显著信号的等位基因类型，将材料分成两个亚群，分别进行GWAS分析，在某种等位基因类型下可以检测到与之互作的基因的显著信号。

根据不同基因互作的研究思路，将之前检测到的所有的显著信号根据等位基因类型分成两个亚群分别进行GWAS，结合置换检验，挑选两次关联的显著关联信号。

4、脂肪酸含量的遗传解析
大豆是一个重要的油料作物，前人研究发现3个控制脂肪酸合成的基因，本研究的油脂相关性状的显著关联信号检测到5个脂肪酸合成的相关基因以及6个油脂合成的相关基因，这14个基因在不同等位基因之间均存在显著的差异。

研究发现高含油量等位基因的积累与总脂肪酸含量成正比；其次，分析了高低纬度之间的总脂肪酸含量，结果发现总脂肪酸含量在高纬度材料中积累更多，高含油量等位基因类型在高纬度材料中积累更多。

图3  大豆脂肪酸含量的基因调控解析

5、性状之间遗传网络的构建

84个性状共分为7大类，性状之间相关性分析表明不同类型的性状之间存在显著相关。将显著关联信号定位于基因组上，发现不同性状显著信号存在共定位。

图4 大豆不同性状之间的关联网络

GWAS结果在57个性状检测到245个显著信号区域（SAL），用这些SAL及其对应的性状构建性状间的遗传调控网络。性状与显著信号之间直接关联，信号与信号直接通过inter-LD关联。结果发现同一类的性状趋于聚在一起，一些显著信号与多个性状相关联，因此探索了这些区域是存在一因多效还是紧密连锁。结果发现是一因多效的作用。

图5 相关基因座的表型相关性和遗传网络

参考文献
Fang, Chao, et al. "Genome-wide association studies dissect the genetic networks underlying agronomical traits in soybean." Genome biology 18.1 (2017): 161.

更多的原创文章，可继续关注我们网站动态发布，同时关注基迪奥微信~扫一扫添加基迪奥好友~随时随地关注行业动态！