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mGWAS (metabolome Genome-Wide Association Study)是将代谢组数据作为表型，与基因型数据进行关联分析的一种领先方法。由于代谢组数据对表型鉴定更为精细，因此关联分析的精度比传统GWAS分析更高，通过代谢组与基因组整合的mGWAS分析，可以得到精准的代谢物的调控基因信息。
mGWAS的研究思路： mGWAS（metabolome-based genome-wide association studies）的研究方法和GWAS类似，只是将代谢物含量作为表型性状来与基因位点进行关联。但同时它也有自己独特的优势，首先，因为表型测定是比较复杂的，尤其是数量性状表型，极易受环境影响，人为测量可能会有偏差，表型本身变化也会不稳定。代谢物的含量测定相对而言更加稳定和单一，这为我们数据分析减少了难度，代谢物相当于充当了中间桥梁。 第二，在研究的内容上会比GWAS更加丰富，代谢物测定本身是一种生理生化指标，在以往的研究中可作为反向遗传学研究手段，因此GWAS的正向遗传学研究和代谢组反向研究相结合，除了解析基因控制位点，还可进行代谢物调控机理机制研究。 一般研究思路：自然群体若有分群，做代谢物差异，mGWAS寻找位点，重点关注控制差异代谢物的位点，基因克隆，找到变异调控代谢物的机理；位点比较，进行演化和群体遗传研究；然后再研究代谢物如何影响表型变化（如通路水平）。 |
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