前言
复杂性状（Complex traits）通常是指由多个基因和环境共同作用的性状，包括了数量性状和
常见的疾病等。因此研究复杂性状的遗传基础就不能使用经典的遗传学实验手段了（例如 “孟德尔的豌豆” ），而要另辟蹊径。
全基因组关联研究（Genome-Wide Association Study，简称 GWAS）与 数量性状基因座定位（Quantitative Trait Locus mapping，简称 QTL 定位）已经成为研究 复杂性状 遗传结构的重要手段。
GWAS
首先来聊聊 GWAS，虽然才发展了十几年，已经在疾病研究和植物农艺性状遗传研究当中获得了广泛的应用，算是一个大热点领域。
此处需要祭出这张图：
“Common Variants，common diseases”，这个假设就是 GWAS 研究的前提。
是的，没看错，人类对自身的探索了解和掌握永远是技术进步的一大动力，GWAS 研究开始也是为了研究人类疾病以及其他特征的。
染体多态性
GWAS 的核心是基于分子标记的连锁不平衡（LD），利用 LD 来研究标记与性状之间关系。
名词解释：连锁不平衡
连锁不平衡（linkage disequilibrium，简称 LD），是指在指定体内，不同位点等位基因间的非随机性关联，包括两个标记间/两个基因间/一个基因与一个标记间的非随机关联。
简单的说就是：两个不同位置的等位基因同时出现（连锁）的概率，高于随机出现的概率（不平衡）。
GWAS - 全基因组关联分析，顾名思义，是在全基因组范围内，检测多个个体的遗传变异多样性，获得体中每个个体的基因型；然后与性状（即我们常说的表型）进行统计学关联分析，根据统计量（主要指 P 值）筛选出候选变异位点和基因。
QTL 定位
接下来，我们说说QTL 定位，与GWAS 相比，QTL定位可算历史悠久，已经发展了近一个世纪，是研究数量性状遗传基础的主要手段。
有趣的是，GWAS 实质是利用连锁不平衡定位，而QTL的实质，是确定分子标记与 QTL 之间的连锁关系，基本原理是 QTL 与连锁标记的共分离。

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