QTL分析和定位

QTL Analysis

什么是QTL分析?

数量性状基因位点(QTL)是与特定表型或性状相关的DNA区域,在不同人群中有所不同。通常情况下,QTL与连续型变化的性状(例如身高或肤色)有关,而与离散型变化的性状(例如头发或眼睛的颜色)无关。

QTL定位是一种统计分析,可识别哪些分子标记会导致特定性状的定量变化。由于单个基因位点可能包含许多变异,因此填充或全基因组测序是进行QTL定位并精确识别参与的分子标记的关键先决条件。QTL已进行了扩展,纳入了在基因型到表型的连续体中在不同水平起作用的变异。

QTL分析的类型

QTL分析是一种注释疾病相关变异的有效方法。它可以了解变异的功能性影响,区分导致疾病的变异和与疾病有关的变异。研究人员可以利用不同的QTL分析,发现变异与受其影响的基因构成的分子相互作用网络,并指出哪些基因和通路真正引发了疾病。这样有助于将时间、资源和资金投入到最可能与疾病有关的靶点上。

eQTL

表达数量性状基因位点(eQTL)是影响一个或多个基因表达的遗传变异。eQTL可以顺式(局部)或反式(有一定距离,例如在不同的染色体上)作用于其基因靶点。eQTL定位需要通过芯片或WGS对全基因组进行基因分型,并通过RNA-Seq对每个样本进行基因表达分析。

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meQTL

甲基化数量性状基因位点(meQTL)是影响DNA甲基化模式的遗传变异。meQTL可以影响延伸基因组区域的甲基化。meQTL定位需要通过芯片或测序进行全基因组基因分型和DNA甲基化分析。

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caQTL

染色质可及性数量性状基因位点(caQTL)是影响核小体包装、定位和染色质可及性的遗传变异。caQTL定位需要通过芯片或WGS进行全基因组基因分型,并通过ATAC-Seq或Hi-C等方法进行染色质可及性分析。

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bQTL

结合数量性状基因位点(bQTL)是影响转录因子结合的遗传变异。bQTL定位需要通过芯片或WGS以及ChIP-Seq进行全基因组基因分型。

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pQTL

蛋白质数量性状基因位点(pQTL)是影响特定蛋白质数量的遗传变异。pQTL需要使用芯片进行全基因组关联研究(GWAS)、全基因组测序(WGS)或全外显子组测序(WES)。

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QTL分析应用

我们支持以下工作流程,对基础和临床研究数据进行深入分析:

复杂疾病
因美纳复杂疾病研究

从变异发现到风险分析,现代基因组学工具正帮助研究人员研究复杂疾病的分子病因。

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QTL分析和罕见病

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农业基因组学
QTL农业基因组学应用

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癌症研究
QTL分析与癌症研究

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QTL分析常见问题解答

QTL检测或定位是将基因型数据与目标表型进行统计关联的能力。
全基因组关联分析 (GWAS) 分析整个目标基因组,鉴定与表型相关的位点。与之相反,QTL分析则是确定哪些分子标志物与表型有关联。
QTL分析需要同一物种的样本表现出性状(或目标性状)的不同表型或性状的不同基因型。实验方案或方法取决于研究的具体目标。
QTL元分析结合了多个遗传图谱,可获得更广泛的覆盖度,并提高将目标性状与分子标志物关联的能力。
网络研讨会:多组学研究方法:从变异到功能

在本次研讨会中,三位小组成员将介绍如何通过多组学方法了解变异的生理意义。您将了解到高通量实验分析、单细胞方法和计算分析的强大组合如何将变异与功能联系起来,进而将基因型与表型联系起来。

观看网络研讨会
Webinar: From Variants to Function with Multiomics

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