小麦全基因组关联分析工具

本平台专为小麦基因组研究打造，提供先进的全基因组关联分析（GWAS）功能，帮助研究人员高效发现与性状相关的关键基因。

通过整合多种生物信息学工具和数据资源，用户可以轻松上传基因型数据、设置分析参数，并获得详细的关联分析结果，助力育种和生物研究。

使用示例：基于全基因组关联分析（GWAS）识别小麦抗病关键位点

黄锈病是全球范围内危害最严重的小麦病害之一，常在低温高湿的气候条件下爆发，能够迅速传播并导致大面积减产，严重时损失可达70%以上。由于其病原小种演化迅速、致病谱不断变化，常规防治手段面临较大挑战。开发并应用具有广谱、持久抗性的抗病基因是实现绿色、可持续小麦生产的核心手段。

全基因组关联分析（Genome-wide association study, GWAS）是一种高效的基因挖掘策略，广泛应用于复杂性状的遗传基础解析。本研究以多个小麦自然群体为材料，利用高质量表型数据与高密度 SNP 芯片，对抗黄锈病表型进行 GWAS 分析，识别出多个与抗性显著相关的基因位点。

GWAS 结果采用 Manhattan 图直观展示显著 SNP 分布，同时结合 Q-Q 图验证模型合理性，并在染色体上定位候选区域，筛选潜在抗病基因。

GWAS 信号图展示

GWAS Manhattan 图
GWAS QQ 图

基因数据质控

在样本缺失率密度分布图中，大多数样本的缺失率接近于 0，集中在 0-0.05 区间，呈偏态分布，仅有极少数样本缺失率超过 0.1，说明整体样本质量较高。SNP 缺失率分布相对均匀，主要集中在 0.01-0.04 区间，极少数位点缺失率过高或接近于 0，表明数据已完成初步清洗。小等位基因频率（MAF）分布呈明显右偏，大量 SNP 的 MAF 较低，其中约半数位点的 MAF 小于 0.05，提示后续关联分析中需注意低频变异的处理与阈值设定，以降低假阳性风险。

样本缺失率
SNP缺失率
MAF

表型数据质控

表型数据的标准化结果显示，该性状在标准化后均值约为 0（mean = 1.2e-11），标准差为 1，说明数据已经完成标准正态变换。

从分布上看，最大值约为 2.64，最小值约为 -1.77，存在一定偏斜。中位数（50%分位）为 -0.19，略低于 0，显示数据整体略偏左。

四分位间距（IQR）从 -0.83 到 0.70，说明大部分样本表型值处于该范围内。通过箱线图可以直观展示异常值的分布，有助于后续异常检测与过滤。

表型值统计

显著位点注释（Top 10 SNPs）

  • 1. chr1A:14468537
  • 2. chr5A:38144867
  • 3. chr5A:35259641
  • 4. chr5A:109288089
  • 5. chr5A:37980147
  • 6. chr5A:35532803
  • 7. chr1D:18240202
  • 8. chr1A:14468560
  • 9. chr7D:34297040
  • 10. chr5A:30026082

应用前景

基于本次 GWAS 分析结果，未来可从以下三个方面推动抗病育种的实践应用：

  1. 分子标记开发与早期选育： 基于显著关联的 SNP 位点构建高效分子标记，辅助抗病材料的筛选与田间抗性验证，提高选育效率。
  2. 候选基因功能验证与编辑： 对定位区域内的候选基因进行深入功能研究，结合转基因或基因编辑技术验证其抗病机制，加速关键基因的精确利用。
  3. 多基因整合与精准改良： 联合 GWAS 与结构预测等多维数据，构建抗病基因位点图谱，指导优异等位基因在不同遗传背景中的聚合与改良，推动抗黄锈病小麦品种的精准设计与选育。

上述分析结果可通过
http://gwas.seed.cesi.site/gwas_gemma/
在线访问与复现分析流程。