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胴体重是肉牛最重要的经济性状，是肉牛产业利润的最直接来源。骨重，通常指牛胴体重中所有骨头的重量总和。骨头的轻重一方面可以反映肉牛是否有骨密度相关的疾病；另一方面可以反映肉牛的体型评分。目前，全基因组关联分析(GWAS)被广泛用于鉴定畜禽重要经济性状的因果相关位点。目前主流的全基因组关联分析方法是混合线性模型(LMM)，LMM具有四点主要缺陷：1．无法考虑标记间的作用；2．常用的Bonferroni校正过于保守；3．待检验标记在模型中二次拟合；4．无法考虑稀有变异的效应。 为了避免以上四点问题，从而能更好地探索这两个肉牛经济性状的潜在遗传机制，我们使用了一种复合策略的GWAS模型。1．单标记回归模型：使用畜禽GWAS中最流行的LMM;2．多标记回归模型（LMM-Iasso）：将LMM结果中P值小于0.05的位点进行LASSO分析；3．稀有变异关联分析模型(gene-based SKAT)：对包含稀有变异数大于等于两个的基因进行测序核关联分析(SKAT)。 我们的试验群体包含1225头西门塔尔牛，全部采用Illumina770K高密度芯片进行基因分型。经过质量控制后，得到1217头个体，每个个体包含608，696个常见变异和105，787个稀有变异(0.001＜最小等位基因频率＜0.05)用于后续分析。 对于西门塔尔牛骨重性状，我们的复合策略共找到10个显著关联基因(RIMS2、CHSY1、PRKAR2B、LCORL、LAP3、MAP2K6、NR2F2、CHD7和LARP4)。其中LMM定位到3个显著关联基因，这三个基因都被前人报道过。LMM-1asso不仅全部找到了LMM定位到的三个基因，还额外找到了6个显著关联基因。Gene-based SKAT只鉴定到一个显著关联基因。对于西门塔尔牛胴体重性状，我们的复合策略共找到6个显著关联基因（SNORA76、ARVCF、TMEM182、ANGPT4、RIMS2和TXNDC11）。其中LMM找到3个显著关联基因，LMM-Iasso找到4个显著关联基因，而gene-based SKAT没有鉴定到任何显著基因。值得注意的是LMM与LMM-Iasso最显著的基因相同。 本文的结果显示LMM和LMM-Iasso的结果相似度很高，但LMM-lasso通常可以找到更多的显著关联位点。此外，由于芯片数据包含稀有变异位点数量有限，导致稀有变异关联分析效力不高，仅在骨重性状中定位到一个关联基因。但随着测序技术的发展，芯片密度的上升，稀有变异关联分析有望成为GWAS中不可或缺的一部分。我们使用的这种复合的GWAS策略可以更充分，更全面的解析畜禽重要经济性状的遗传机理，并为以后的GWAS试验提供借鉴意义。