GWAS+自然选择：62个样本的GWAS分析，没信号，如何巧妙的发文章

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6天前，BMC Genomics 推了一篇文献“Population history and genetic adaptation of the Fulani nomads: inferences from genome-wide data and the lactase persistence trait”。

要不是这个标题起的太大，又是Population history，又是 genetic adaptation ，我可能都不会点开来看。

但是既然看了，还是要写点总结，毕竟，每一篇能发出来的文章，总是有那么一点值得我们借鉴的。

这篇文章很聪明的一点是，他避开了GWAS没信号这个问题，转而将重点放在：结合表型和人群历史以及遗传适应性来讲。

下面讲讲整篇文章的研究思路。

0. 研究背景

Fulani nomads是在非洲西部的一群游牧民族。

游牧民族最大的特点是什么。当然是（牛/羊）奶多。

所以乳糖耐性就是一个明显受到选择的表型。

这也是他们本次研究采用乳糖耐性作为表型的原因。

讲完背景，我们接下来看看他们做了什么工作。

1. 研究的人群的历史。

62个样本，讲人群历史当然很干巴巴。

那么，就需要增大样本量了。

增大样本量，首选就是千人基因组公共数据库了。 全世界各个群体的基因型数据都有，不嫖白不嫖。

这张图用的是EIGENSOFT 做PCA分析，ADMIXTURE推断人群结构。

2.祖先特异性推断

对之前文献发表的乳糖耐性相关变异位点进行祖先特异性推断。

乳糖耐性相关的基因周围的位点多样性降低了，这表明乳糖耐性在这个群体是受到强烈的选择。

3.Fulani人群与乳糖耐性相关的显著位点分析

这一步就是用的GWAS分析。

当然，62个样本，找不到信号也很正常。

因此，作者还结合了Fulani人群的iHS值和XPEHH值，放在一起和GWAS找出来的最高信号一起讨论。

这么一结合，文章的档次就提升了。

4.结束语

各位找不到GWAS信号的同行，也不用太灰心。

毕竟GWAS只是找遗传位点的一个方法而已，可我们的研究内容不只找遗传位点啊。

项目推不下去的时候，就借鉴别人的研究思路，为自己的项目锦上添花。