全基因组关联分析（Genome-wide Association Study，简称GWAS）是一种在人类或动植物全基因组中寻找变异序列的方法。其基本原理是利用统计学方法（通常是线性回归或逻辑回归）研究基因变异（通常是单核苷酸多态性，SNPs）与特定性状或疾病之间的关联性。通过分析大量个体的基因组数据，GWAS可以帮助科学家发现与疾病相关的遗传变异，进而深入了解疾病的发病机制和风险因素。
基本原理
GWAS的核心在于比较和分析个体的全基因组信息，以找出与特定性状或疾病相关的遗传标记。这种方法首先需要对整个基因组进行单核苷酸多态性（SNP）等遗传标记的扫描，通过统计这些标记与特定性状或疾病的关联性，进而识别出可能对疾病有贡献的基因区域。
步骤
样本选择与表型定义：
选择具有代表性的样本，并明确定义表型，如病例组和对照组。
遗传变异检测：
使用高密度SNP芯片或全基因组测序技术，对样本进行全基因组扫描，获取个体的遗传变异信息。
统计分析：
利用统计软件对遗传变异数据进行分析，识别与特定表型相关的遗传标记。这通常涉及到线性回归模型、逻辑回归模型等统计方法，以及假设检验、多因素分析等统计技术。
结果解读与验证：
通过分析统计结果，找出与特定表型显著相关的遗传标记（即SNP位点）。这些标记可能位于已知的基因区域，也可能位于新的未知区域。然后，需要通过后续的实验验证这些结果，以确认其真实性。
应用领域
GWAS广泛应用于研究基因变异与疾病、表型特征的关联关系，包括但不限于：
动植物各类数量性状的研究
人类各类表型/复杂疾病研究
技术路线
标准分析：
包括原始数据过滤、数据比对、SNP与indel检测。
高级分析：
包括连锁不平衡分析、群体结构分析（PCA、进化树、structure分析）、多态性分析、候选基因提取与突变注释。
个性分析：
包括表型分析、基因型分析、GWAS分析（简单广义线性模型分析、广义线性模型分析、混合线性模型分析、K+Q线性模型分析）。
样品要求/项目周期
具体的样品要求和项目周期可能因研究内容和需求而异，建议咨询相关领域的专家或机构以获取更详细的信息。
通过GWAS，科学家们能够发现大量与复杂性状和疾病相关的遗传变异，为疾病的预防、诊断和治疗提供了重要的科学依据。