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GWAS专题之连锁不平衡连锁不平衡这个概念在GWAS中非常重要，决定了关联分析的精度和所选用标记的数量、密度以及试验方案。
利用连锁不平衡原理进行GWAS分析的好处就在于:没有严格要求我们必须得到每一个SNP 位点的分型结果，只要保证每个单体型模块中都有SNP的分型信息，就会得到比较全面的GWAS的结果。
首先，什么是连锁不平衡？自然群体的基因组中存在数目庞大的多态性，由于连锁的存在及群体形成过程中突变、重组和选择等因素的影响，多态位点的等位基因间存在广泛的非随机关联，即连锁不平衡（Linkage Disequilibrium），由于多个基因座的等位基因间的LD形成了一系列的单倍型（haplotype），因此，单倍型的大小取决于LD的衰减水平，衰减越高，形成的单倍型越小。
那么如何去衡量连锁不平衡的程度呢？假设两个基因座上分别存在两个等位基因（A、a和B、b），其频率分别表示为p(A)、p(a)、p(B)和p(b)，两个基因座的不同等位基因能够组成四种单倍型，分别为AB、Ab、Ba和ab，单倍型基因频率表示为p(AB)、p(Ab)、p(Ba)和p(ab)。
以Hardy-Weiberg假设平衡原理，p(AB)=p(A)(B)为标准。
一般用D值来衡量两位点间是否处在连锁不平衡，D=p(AB)-p(A)p(B)。
当D=0时，表示两位点处于连锁平衡状态；当D>0时，两位点处于连锁不平衡状态；当D=1时，两位点处于完全连锁不平衡状态。
LD衡量的指标很多，其中D’和r2最常用，一般我们会采用D’或r2值大于0.8这个阈值来进行单体型分析。
关联不关联怎么看？我们在进行全基因组关联分析的时候，往往会得到大量显著的SNP标记位点，事实上，控制我们所关注性状的功能基因在其中只占有很小的部分，造成这种结果的原因就是与功能基因连锁的标记也会通过GWAS分析达到统计学上的显著水平。
如果所分析的分子标记恰为引起表型变异的位点，这种关联称之为直接关联；如果通过标记与QTL形成单倍型定位QTL，则称之为间接关联，即我们平时所讲的marker。
生物信息学中精准医疗的数据分析与模型构建方法在生物医学领域中，精准医疗是一项革命性的进展，其旨在通过个体基因组学信息、生命体内环境数据和临床数据的综合分析，实现个性化的医疗方案设计和疾病预防。
而生物信息学则扮演着至关重要的角色，为精准医疗提供了数据分析和模型构建的关键方法。
本文将介绍生物信息学中精准医疗的数据分析和模型构建方法。
在精准医疗中，个体基因组学信息是最为重要的数据之一。
通过高通量测序技术，我们可以获得个体的整个基因组的序列信息。
这些数据在精准医疗中被广泛应用于疾病的遗传学研究、个性化药物治疗和疾病风险评估等方面。
其中，数据分析方法的发展是实现个性化医疗的关键。
对于基因组数据的分析，首先需要进行数据质控。
这一步骤是为了排除产生噪声和伪阳性结果的可能性，确保所得结果的准确性。
随后，我们需要进行基因组比对，将测序数据与参考基因组序列进行比对，以确定个体基因组的变异位点。
通过这些变异位点的分析，可以找出与疾病相关的致病基因和药物反应基因。
除了基因组数据，其他生命体内环境数据也是精准医疗的重要组成部分。
代谢组学是研究生物体内代谢物水平和代谢通路的组学分析。
通过测量样本中的小分子代谢物（例如代谢产物、代谢酶和代谢途径相关的蛋白质），代谢组学可以提供关于个体的代谢状态、疾病诊断和治疗反应的信息。
在代谢组学中，常用的分析方法包括质谱和核磁共振，这些技术可以用于代谢物的鉴定和定量。
另一个重要的数据类型是临床数据，这包括患者的病历、诊断结果、治疗方案等。
临床数据通过分析患者的病史和临床表现，可以为医生们提供重要的参考信息，帮助医生制定个性化的治疗方案。
临床数据的分析是通过应用统计学和机器学习方法，从大规模的临床数据库中提取有用的信息。
这些方法可以用于疾病风险预测、疾病诊断和患者转归预测等。
在精准医疗中，数据分析只是第一步，接下来需要构建合适的模型来解释数据并制定个性化的医疗方案。
模型构建包括特征选择、模型训练和验证等步骤。
染色体交互模型突破难点的效度分析染色体交互模型是研究复杂遗传性状的一种有效方法。
然而，该模型的建立和应用也存在着一些难点，如样本量不足、遗传信息缺失、多重比较问题等，这些难点会给研究结果的效度分析带来一定的影响。
因此，本文从样本量、遗传信息、多重比较等方面对染色体交互模型的效度分析方法进行探讨。
首先，样本量是影响模型效度的重要因素之一。
通常来说，染色体交互模型需要大量的样本来保证结果的可靠性和精确性。
因此，在效度分析中需要注意保证样本量的充足性。
对于小样本量的研究，可以采用玄学或模拟方法来验证模型的结果。
同时，还可以通过交叉验证等方法来检验模型的泛化性能，保证模型的适用性和一致性。
其次，遗传信息的完整性是影响染色体交互模型效度的另一个因素。
由于染色体交互模型需要考虑多个基因之间的相互作用以及其与环境之间的作用，因此需要保证样本中的遗传信息完整。
对于不完整的遗传信息，可以通过无法遗传学分析、基因表达谱分析等方法来获取更全面的遗传信息。
此外，还可以考虑构建基因网络和进化树等方式来分析遗传信息的传递和演化过程，从而增强模型的效度。
最后，多重比较问题也是影响染色体交互模型效度的重要因素之一。
在研究过程中，为了检验不同基因之间的相互作用，往往需要进行多次比较，这就面临着多重比较问题。
为了解决这个问题，可以采用Bonferroni校正、False Discovery Rate等方法来调整显著性水平，从而减少多重比较所带来的误判。
综上所述，染色体交互模型的效度分析需要注意样本量、遗传信息完整性以及多重比较问题等因素。
通过科学合理的方法来解决这些问题，可以提高模型的效度和可靠性，为复杂遗传性状的表达和控制提供更可靠的理论和方法。
鱼类家系选育的研究进展李学军;胡灿灿;王磊;田雪【期刊名称】《水产科学》【年(卷),期】2016(035)001【总页数】6页(P81-86)【关键词】鱼类;家系;育种;标记【作者】李学军;胡灿灿;王磊;田雪【作者单位】河南师范大学水产学院,河南新乡453007;河南师范大学水产学院,河南新乡453007;河南师范大学水产学院,河南新乡453007;河南师范大学水产学院,河南新乡453007【正文语种】中文【中图分类】S917对鱼类进行选育由来已久，最早出现在范蠡的《养鱼经》。
采用选择育种的方法来对鱼类进行遗传改良始于20世纪20年代对鱼类抗病新品种的选育[1]。
随着水产养殖业的迅速发展，良种缺乏成为制约我国水产养殖业健康可持续发展的重要因素之一[2]。
选择育种是培育新优品种的一种有效途径，已经在多种生物的选育中取得成功，而家系选育则是选择育种中的重要手段之一。
家系选育是近年来应用比较广泛的一种选育方法，由于其系谱清晰、可延缓近交衰退、缩短育种年限、选育效果好并可为分子育种奠定基础等优点，受到了国内外育种相关领域专家和学者的广泛关注。
家系选育实际是对基因型的选择[3]，通过对优势基因型的富集，选育出的目标性状相关基因具有较高的纯合度[4]。
正确把握好近亲交配和品系的建立是家系选育的关键[3]，通过一对一交配建立家系，累计繁殖，使一些隐性基因纯合体出现的百分率增加，从而增加隐性性状的表现几率，这样可以加速淘汰一些不良基因，大大增加了优良性状相关基因的累计频率，最终获得优良的经济性状。
国内外利用家系选育已经获得了许多比较好的结果，例如，对虹鳟(Oncorhynchus mykiss)50个全同胞家系不同时间的生长速度、饲料转化率、病毒性出血性败血病抗病力等指标进行研究，加性遗传方差分析结果显示对这些性状进行选育可行[5]；对大西洋鲑(Salmo salar)20个家系中二倍体和三倍体的生长性状进行比较，结果表明二倍体家系的平均体质量显著高于三倍体(P<0.05)[6]；对尼罗罗非鱼(Oreochronmis niloticus)吉富品系63个全同胞家系进行研究，加性遗传方差显示吉富罗非鱼(GIFT， O. niloticus)仍有较大选育价值[7]；在国内，于飞等[8]对大菱鲆(Scophthalmus maximus)31 个家系进行选育，从中选出1、6、26号等3个家系的生长速度显著高于其他家系；韦信键等[9]对大黄鱼(Pseudosciaena crocea)32个家系1～6月龄的生长性能进行比较，筛选出3个快速生长家系。
马氏珠母贝早期生长性状的遗传参数估计陶后全;吴灶和;白成;刘冠;刘志刚【摘要】以马氏珠母贝选育系F6代为亲本,采用巢式设计方法和人工解剖授精技术,依照1雄配3雌的原则,建立了8个父系半同胞家系和24个母系全同胞家系,在第8、21、35和50天测定了每个母系全同胞个体的壳长和壳高,以全同胞组内相关分析法估计马氏珠母贝早期生长性状的遗传参数.结果表明,母系半同胞个体具有较大的变异程度,存在着较大的母性效应,父系半同胞组内相关分析法估算的狭义遗传力是马氏珠母贝遗传力的估计值.8-50日龄壳长狭义遗传力估计值为0.11～1.14,壳高狭义遗传力估计值为0.12～1.04,其中利用父系半同胞组内相关法估计壳长的遗传力依次为0.17、0.19、0.12、0.11,壳高的遗传力依次为0.20、0.23、0.13、0.12,属于中等遗传力.马氏珠母贝早期生长性状的遗传相关和表型相关表现为一定的正相关,相关系数的范围分别为0.528～ 0.746和0.747～0.921.在早期生长阶段以壳长或壳高为参数进行选择育种时,具有较大的遗传改良潜力.【期刊名称】《广东海洋大学学报》【年(卷),期】2014(034)003【总页数】7页(P10-16)【关键词】马氏珠母贝;幼体;生长性状;遗传力;遗传相关【作者】陶后全;吴灶和;白成;刘冠;刘志刚【作者单位】广东海洋大学水产学院广东湛江524088;广东省水产经济动物病原生物学及流行病学重点实验室,广东湛江524088;广东省教育厅水产经济动物病害控制重点实验室,广东湛江524088;仲恺农业工程学院,广东广州510225;广东海洋大学水产学院广东湛江524088;雷州市源源至水产种苗繁育有限公司,广东湛江524000;广东海洋大学水产学院广东湛江524088【正文语种】中文【中图分类】S917.4马氏珠母贝(Pinctada martensii)又称合浦珠母贝，主要分布于中国的广东、广西和海南以及东南亚沿海各国，是目前世界上用于海水珍珠培育的最主要的种类。
作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2018, 44(9): 1274 1289/ISSN 0496-3490; CN 11-1809/S; CODEN TSHPA9E-mail:*********************.cn本研究由国家自然科学基金项目(31701447, 31671718), 国家重点研发计划项目(2017YFD0101500), 教育部111项目(B08025), 教育部长江学者和创新团队项目(PCSIRT_17R55), 国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-04), 江苏省优势学科建设工程专项, 中央高校基本科研业务费和江苏省JCIC-MCP 项目资助。
This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (31701447, 31671718), the National Key R&D Program for Crop Breeding in China (2017YFD0101500), the MOE 111 Project (B08025), the MOE Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University (PCSIRT_17R55), the China Agriculture Research System (CARS-04), the Jiangsu Higher Education PAPD Program, the Fundamental Research Funds for the Central Universities and the Jiangsu JCIC-MCP.*通信作者(Corresponding author): 盖钧镒,E-mail:************.cn第一作者联系方式:E-mail:****************Received(收稿日期): 2018-03-19; Accepted(接受日期): 2018-06-12; Published online(网络出版日期): 2018-06-29. URL: /kcms/detail/11.1809.S.20180629.1035.002.htmlDOI: 10.3724/SP.J.1006.2018.01274限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法的特点与计算程序贺建波 刘方东 邢光南 王吴彬 赵团结 管荣展 盖钧镒*南京农业大学大豆研究所 / 农业部大豆生物学与遗传育种重点实验室 / 国家大豆改良中心 / 作物遗传与种质创新国家重点实验室, 江苏南京 210095摘 要: 全基因组关联分析(genome-wide association study, GWAS)的理论及应用是近十几年来国内外数量性状研究的热点, 但是以往GWAS 方法注重于个别主要QTL/基因的检测与发掘。
