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分析做的好,GWAS定位一个性状也能发一区

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引言:常规 GWAS分析想发一区在分析上必须要出彩,2026年1月Plant Cell and Environment》(中科院一区,IF=6.3)上的一篇GWAS文章 是个很好的范例。

跟着组学大讲堂,通过科学、系统的学习,你也可以掌握群体测序数据的自主分析!组学大讲堂制作了《群体重测序遗传进化+GWAS分析实操》课程(提供配套代码、软件、分析环境镜像,两年售后答疑,赠送练习用云服务器),手把手教你自然群体遗传进化及GWAS分析技能,攻克核心分析技术,助力你高效发文章!

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01

课程优势及内容

组学大讲堂是国内领先的生物信息培训机构,已培训学员近100000人。本课程有如下优势:

优势1:内容全面:涵盖一区、二区文章常用分析条目,一课掌握核心技能

优势2:零基础友好:针对初学者设计,数据整理完善后,复制粘贴即可分析

优势3:分析不挑设备:采用docker虚拟机教学(国内首创),无需安装软件,好学好用

优势4:电脑要求低:云服务器教学,指令发送由服务器处理,个人电脑可正常办公

优势5:售后无忧:2年超长时间售后答疑,学习全程无忧

优势6:图表颜值高紧跟文献最新趋势,使用最新R包绘图,生成高颜值、信息量丰富的图表,直接用于文章撰写

02

课程内容详解

内容可向下滑动

一节:群体研究分析文献解读

1. 最新重测序、群体遗传进化、GWAS文章分析思路解析

2. 主要研究结果解读

3. 可视化结果解析(常见的图表类型,如PCA图、系统发育树、曼哈顿图等解读)

第二节:linux系统操作基础+docker工具介绍与使用

1. Linux系统简介

2. 目录结构与基础命令(cd, ls, mkdir, rm, chmod)

3. 文件操作与文本处理(grep, awk, sed, less, vim)

4. 掌握脚本(R/perl/python),各种命令行工具使用以及任务管理

5. 认识docker,了解镜像、容器等概念

6. 熟悉docker镜像的使用及容器管理

7. 分析环境搭建

第三节:重测序基础分析讲解

1. 重测序数据质控(fastqc质控、fastp对原始序列进行去接头,删除低质量的reads等)

2. 参考基因组比对(bwa、samtools等工具的使用)

3. 使用picard工具对bam文件排序,去重

4. 比对结果质控(包括比对率分析,插入片段检验,测序深度与覆盖度统计)

5. 使用GATK进行变异(SNP/INDEL)检测(包含两种方法:针对少量样本直接生成vcf文件;多样本先生成GVCF,再合并)

6. 变异结果质控过滤,去掉低质量变异结果(包括GATK hard-filtering;vcfutils过滤INDEL附近SNP位点;vcftools过滤MAF值、缺失率、位点测序深度、质量值等)

7. ANNOVAR变异结果注释

8. 变异结果统计与绘图展示(包括样本中各类型SNP/INDEL数量,及统计SNP/INDEL在染色体上的密度分布)





第四节:群体遗传进化分析讲解

1. 群体结构分析-进化树分析(FastTree、iqtree2、RAxML等多种工具构建进化树)

2. 群体结构分析-主成分分析(plink分析PCA)

3. 群体结构分析-STRUCTURE分析(admixture分析群体结构)

4. 连锁不平衡分析(LDdecay)

5. 群体选择消除分析(基于多样性降低方法:FST、PI、ROD;基于频谱差异方法:XP-CLR、tajima'D,及多种结果可视化效果:曼哈顿图、散点图、竖线图)

6. 筛选受选择区域基因

7. 种群历史动态分析(PSMC)及结果可视化








第五节:GWAS关联分析讲解

1. 性状数据分析(包括性状数据格式整理、多年多点数据BLUP计算、去除性状数据中的离群值)

2. 基因型填充(针对测序深度较低,缺失率较高的数据)

3. GWAS关联分析的模型简介(BLINK、FarmCPU、MLMM、SUPER、ECMLM、CMLM、MLM、GLM等)

4. 用不同的软件、模型进行GWAS关联分析(tassel、gapit、emmax、gemma等)

5. GWAS关联分析结果的manhattan、QQ图绘制

6. GWAS显著性位点筛选(根据Bonferroni方法确定p-value校正阈值)

7. GWAS关联区域获取(显著性位点上下游区域获取)

8. 筛选关联区域内基因

9. GWAS关联区域LD连锁热图绘制、解读

10. GWAS关联结果较少的原因分析


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测序、数据分析、课程培训等事宜请联系邮箱:Tech@biomics.com.cn

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