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。
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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
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课程内容详解
内容可向下滑动
第一节：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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