广靶代谢组 助力 重测序

  利用自然群体、人工群体作为研究材料，基于重测序的信息，结合代谢组结果，进行代谢组的全基因组关联分析（metabolome Genome-Wide Association Study, mGWAS），批量、精准定位候选基因，挖掘代谢生理、表型相关的功能基因，阐释相关pathway分子、生化机理。

传统表型+重测序（GWAS）：通过全基因组大样本重测序对动植物重要种质资源进行全基因组的基因型鉴定，并与关注的表型数据进行全基因组关联分析（GWAS），进而找到与关注表型相关的SNP位点，遗传效应相对较小，位点效应不高。

广泛靶向代谢组+重测序（mGWAS）：mGWAS利用代谢物作为数量性状与基因组变异位点进行关联分析，在分析过程中，通常检测到的代谢物数量多（高达1000多种代谢物）、差异大（10-10000倍）、遗传效应高（解释超过40%变异），得到的结果因此优于传统表型性状GWAS。

应用领域：基于重测序数据的自然群体mGWAS研究

                    基于重测序数据的人工群体mQTL研究

今天分享的文章是自然群体的广泛靶向代谢文章:

Chen W, Gao Y, Xie W. et al. Genome wide association analyses provide genetic and biochemical insights into natural variation in rice metabolism. Nature Genet, 2014, 46,714-721

基因SNP进化分析和代谢物进化分析都能将水稻进行群体分层，

检测到的代谢物数量多（800多种）差异大（几百倍的差异），

重构代谢网络

文章利用代谢组数据，直接定位点很多性状相关基因，这是传统表型定位基本做得到的。

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