mgwas（metabolome-based genome-wide association studies）的研究方法和gwas類似，只是將代謝物含量作為表型性狀來與基因位點進行關聯。但同時它也有自己獨特的優勢，首先，因為表型測定是比較複雜的，尤其是數量性狀表型，極易受環境影響，人為測量可能會有偏差，表型本身變化也會不穩定。代謝物的含量測定相對而言更加穩定和單一，這為我們資料分析減少了難度，代謝物相當於充當了中間橋梁。
第二，在研究的內容上會比gwas更加豐富，代謝物測定本身是一種生理生化指標，在以往的研究中可作為反向遺傳學研究手段，因此gwas的正向遺傳學研究和代謝組反向研究相結合，除了解析基因控制位點，還可進行代謝物調控機理機制研究。
一般研究思路：自然群體若有分群，做代謝物差異，mgwas尋找位點，重點關注控制差異代謝物的位點，基因轉殖，找到變異調控代謝物的機理；位點比較，進行演化和群體遺傳研究；然後再研究代謝物如何影響表型變化（如通路水平）。
mgwas能做到什麼程度？華農和海大的羅傑教授基於這一方法搭建實驗室平台，發了不少高水平成果，而且建立了邁維代謝。中國農科院的黃三文研究員在這一領域也發表了不少高水平文章。rewiring of the fruit metabolome in tomato breeding 這一篇文章就是兩人合作利用這一方法對番茄的育種研究，研究思路很有意思，值得拜讀。
除了在農學領域的應用，mgwas現在醫學領域研究也相繼展開，但因為材料的限制，相對較少，這算是在組學領域中，農學強於醫學的少數特例吧。值得注意的是，很多文章將微生物組全基因組關聯分析也稱之為mgwas，畢竟microbiome和metabolome都是m。微生物組全基因組關聯研究主要用於闡明宿主遺傳變異與微生物組的相互作用，研究的是微生物基因組的變異如何影響宿主或病原體表型，例如耐藥性，毒力，宿主特異性和預後。然而，早在幾年前，bgi的王俊就提出了metagenome-wide association studies (mwas)的方法，應該跟後面那些人提的mgwas是一回事？
所以，我們還是將基於代謝組的全基因組關聯分析稱之為mgwas吧。
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