农业的组学技术应用虽然落后于人的研究，这是什么意义的问题，但有时农业基因组有自己无可比拟的优势，那就是材料。下面介绍GWAS应用。
GWAS(Genome-wide association study)，即全基因组关联分析，是通过扫描基因组中数以百万计的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism, SNP）分子标记，进行基因型和表型间相关性分析，筛选出影响复杂性状的基因变异的一种策略。
应用方向
- 多性状定位
在全基因组水平上同时且广泛地挖掘与多个目标性状变异显著相关的多个基因。 - 生物学基础研究
在全基因组水平上同时研究一个代谢路径或通路上的多个性状。 - 群体进化研究
将GWAS与群体进化结合分析定位性状关键基因。 - 研究趋势
· 与群体进化相结合
· 与QTL 定位结合
· 基因组检测数据重复利用。
技术路线
可视化结果
群体PCA
基于个体基因组SNP差异程度，可以将多个相关变量经过线形转换选出较少个数的重要变量。
GWAS
曼哈顿图为经F检验的全基因组P值按染色体上物理位置排序图，横坐标为基因组坐标，纵坐标-log10P，P值越小纵坐标越大关联性越强。
构建单体型图谱
利用全基因组SNPs构建单倍型图谱，可以分析显著关联SNP位点之间、候选基因内各SNP位点之间的LD关系以及单体型和性状之间的相关性。
