全基因组范围内SNP关联分析(GWAS)技术

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全基因组关联

分析（GWAS）

全基因组关联分析是一种用来研究与复杂性状有关的基因遗传因素的

方法。在进行全基因组关联分析时，研究者会对成千上万个单核苷酸

多态性（SNP）进行比较研究，以确定与疾病发病率有关的基因变异。全基因组关联分析是遗传学研究的重要方法之一，在应用中已经取得

了很大的进展。

全基因组关联分析的优点包括研究人群不需要太大，具有很高的检测

精度，并能够发现新的生物标志物以及可以启动疾病治疗的新靶点。

此外，全基因组关联分析还可以加速人类基因组的解密，并在新兴疾

病领域中推动基础研究。所以，在医学领域中越来越多的研究学者采

用全基因组关联分析研究复杂性状和疾病。

全基因组关联分析可以在多个方面得到应用，但它的最终目的是确定

基因型和表型之间的关系。因此，全基因组关联分析的结果需要与临

床研究和分子病理学结果相结合，以建立起更加完整的理论模型。在

理论模型的基础上，研究人员可以更好地理解某些基因对复杂性状和

疾病的影响。

全基因组关联分析的不足之处包括遗漏疾病相关的某些基因变异。此外，全基因组关联分析结果不能直接用来诊断疾病或者进行治疗。最后，全基因组关联分析结果的解释需要进行艰苦的统计分析，因此需要专业的统计学家和生物信息学家的协助。

在未来，全基因组关联分析在医疗选择和预后方面将起到越来越重要的作用。例如，全基因组关联分析可以用于预测方法的有效性和药物的响应性。同时，全基因组关联分析还可以用于预测某些疾病的发病风险，以帮助人们采取更加有效的健康保健措施。

总之，全基因组关联分析是一种非常有前途的遗传学研究工具，在生物研究中具有广泛的应用前景。未来我们应该进一步探索全基因组关联分析的局限，以开发更有效的全基因组关联分析技术，来深入研究疾病的发病机理和治疗方法，提高人类健康水平。

SNP关联分析与复杂疾病

SNP（Single Nucleotide Polymorphism，单核苷酸多态性）是人类

基因组中最常见的遗传变异形式之一、研究表明，SNP在复杂疾病的发生

和发展中起着重要的作用。SNP关联分析是一种用于确定SNP与复杂疾病

之间关系的方法，可以帮助我们了解疾病的发病机制、诊断和治疗方法。

在进行SNP关联分析之前，首先需要进行全基因组关联研究（GWAS）。GWAS通过使用高通量技术，如DNA芯片和测序技术，对成千上万的SNP

进行检测，并与复杂疾病的表型数据进行关联分析，以找到与疾病相关的SNP。然后，通过统计学方法进行数据处理和分析，以确定SNP以及它们

与疾病之间的关系。

根据研究目标和实际情况，SNP关联分析可以分为两种类型：关联性

研究和功能性研究。

关联性研究是最常见的SNP关联分析方法。它通过检测SNP在疾病发

病群体和健康对照群体中的频率差异来确定SNP与复杂疾病之间的关联关系。如果一些SNP在发病群体中的频率显著高于对照群体，就说明该SNP

可能与该疾病的发生有关。通过进行大规模的GWAS和复查实验，可以找

到与复杂疾病相关的SNP。

功能性研究是在关联性研究的基础上，进一步研究SNP与复杂疾病之

间的功能机制。功能性研究可以通过分子生物学技术，如转录组学、蛋白

质组学和表观遗传学等，来研究SNP对基因表达、蛋白质功能和细胞信号

传导等方面的影响。这将有助于我们深入了解SNP与疾病之间的关系以及

疾病发生的生物学机制。

SNP关联分析在复杂疾病研究中的应用非常广泛，尤其是在研究遗传

全基因组关联分析在疾病遗传学中的应用

随着科技的不断进步，疾病遗传学的研究也在不断深入。其中，全基因组关联分析（GWAS）是一种常用的研究方法。本文将介

绍GWAS的原理和应用，并讨论其在疾病遗传学中的意义。

一、GWAS的原理

GWAS的基本原理是通过比较疾病患者和对照组的基因差异，

寻找与该疾病相关的位点。GWAS通常涉及数千到数百万个单核

苷酸多态性（SNP）位点的检测。

在进行GWAS之前，需要获取研究对象的DNA。这可以通过

从口腔内取样、采集血液或皮肤细胞等方式来获得。

然后，需要对DNA进行分析。通常采用微阵列或基因芯片进

行检测。这些芯片上包含了大量的SNP位点，可以快速、准确地

检测出个体之间的基因差异。

接下来，对检测结果进行统计分析。GWAS通常采用关联分析

来评估各个SNP位点与疾病之间的关系。具体来说，关联分析是

通过计算各个SNP位点的频率和疾病的患病率之间的关系来确定是否存在关联。

最后，对统计结果进行验证。一旦确定了与疾病相关的SNP位点，就需要对这些位点进行深入研究，以验证它们是否确实与疾病有关联。

二、GWAS的应用

GWAS广泛应用于疾病的遗传研究。以下是一些目前正在进行的GWAS项目：

1.乳腺癌

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一。GWAS已经在乳腺癌研究中发挥了重要作用。通过比较患有乳腺癌的女性和健康女性的基因差异，已经发现了许多与乳腺癌相关的SNP位点。

2.精神疾病

精神疾病是严重的心理疾病，对患者的生活造成了很大的影响。GWAS也已经开始在精神疾病的研究中发挥重要作用。比如，通

全基因组关联分析的原理

全基因组关联分析（GWAS）是一种研究基因与特定疾病之间关系的研究方法。它可以帮助研究人员更好地理解基因如何影响疾病的发生，从而为疾病的预防和治疗提供重要的信息。

GWAS的原理是通过比较大量的基因组数据，来检测与特定疾病相关的基因变异。它使用大量的样本，比较患者和健康者的基因组数据，以确定与疾病相关的基因变异。GWAS可以检测出与疾病相关的基因变异，从而为疾病的预防和治疗提供重要的信息。

GWAS的优势在于它可以检测出与疾病相关的基因变异，而不需要事先知道哪些基因可能与疾病有关。它还可以检测出与疾病相关的基因变异，而不受基因组大小的限制。

GWAS的缺点是它只能检测出与疾病相关的基因变异，而不能提供有关基因如何影响疾病发生的信息。此外，GWAS也受到样本大小的限制，因为它需要大量的样本才能检测出与疾病相关的基因变异。

总之，全基因组关联分析是一种研究基因与特定疾病之间关系的研究方法，它可以检测出与疾病相关的基因变异，从而为疾病的预防和治疗提供重要的信息。它具有检测出与疾病相关的基因变异的优势，但也受到样本大小的限制。。

免疫学研究中的全基因组关联分析技术

免疫学是研究免疫系统及其功能和异常的学科，是研究人类健康的重要分支之一。全基因组关联分析技术（GWAS）是一种重要的基因组学研究方法，已在许多疾病的研究中得到了广泛应用。本文将介绍免疫学研究中的全基因组关联分析技术，并探讨其在研究免疫系统相关性疾病中的应用。

一、全基因组关联分析技术

全基因组关联分析技术是一种通过高通量基因芯片或次代测序技术，对大量人

群进行基因组广泛扫描，寻找与特定性状关联的单核苷酸多态性（SNP）位点的方法。该技术可从整个基因组范围内筛选出与免疫相关性疾病的遗传风险有关的基因，以此探讨免疫性疾病的遗传机制和发病机制。

二、免疫学研究中的全基因组关联分析技术

GWAS技术的应用已经在多种免疫性疾病中得到了广泛的应用，如炎症性肠病、风湿性关节炎、多发性硬化症、类风湿性关节炎等。其中以类风湿性关节炎和炎症性肠病研究最为深入。

类风湿性关节炎 (RA) 是一种慢性炎症性自身免疫性疾病，其遗传因素的贡献

在RA的发病机制中占有重要地位。近年来，通过GWAS，发现了一些与RA发病相关的候选基因，如PTPN22、STAT4和TRAF1/C5等。其中PTPN22基因突变与

T细胞信号转导中的减弱作用相关联，使免疫细胞更容易引起炎症反应。研究还发现，TRAF1/C5基因编码的蛋白与实体肿瘤坏死因子（TNF）通路中的信号传导相关，因此可以作为探讨RA复杂病理机制的一个重要基因。

炎症性肠病(IBD) 是一种慢性炎症性肠道疾病，包括溃疡性结肠炎和克罗恩病。GWAS技术为IBD研究提供了有力的工具，至今已经发现了大约230个与IBD发

全基因组关联分析的生物大数据技术解析

随着高通量测序技术的快速发展和生物信息学的进步，全基因组关联分析(GWAS) 成为了解析人类遗传变异与复杂性疾病相关性的重要方法之一。GWAS

是一种通过比较大规模群体的基因组数据和表型数据之间的关系，以寻找与疾病相关的遗传变异的方法。

在GWAS中，生物大数据技术扮演着至关重要的角色。这项技术的目标是鉴

定和理解遗传变异与疾病的关联，以便为疾病的预防、诊断和治疗提供基因组层面的信息。下面我们将对GWAS中使用的生物大数据技术进行详细解析。

首先，GWAS的关键是收集和分析大规模的基因组数据。这项工作首先需要进行基因组测序，其中包括整个基因组的DNA序列分析，以获得个体之间的遗传变

异信息。高通量测序技术如Illumina和Pacific Biosciences等为对整个基因组进行

快速测序提供了可能。这些测序技术的发展降低了测序成本，并使得大规模基因组测序变得可行。

其次，对于GWAS的数据分析，研究人员借助于生物信息学技术进行处理和

解读。首先，需要对原始测序数据进行质量控制和预处理。这包括检查测序数据中的错误和偏倚，进行序列比对以准确地将测序读数与参考基因组进行比较。随后，需要对变异进行注释，即将检测到的变异与各种已知的基因组注释数据库进行比较，以获得它们的生物学功能和可能的相关性。

在进一步的分析中，GWAS使用多种统计学方法来识别与疾病相关的遗传变异。经典的GWAS分析方法包括关联分析和回归分析。关联分析用于确定单个核苷酸

多态性 (single nucleotide polymorphisms, SNPs) 与疾病之间的关联，而回归分析用

gwas遗传概念

1. 概述

GWAS（Genome-Wide Association Study，全基因组关联研究）是一种

广泛应用于遗传学研究的方法，旨在寻找基因与特定性状或疾病之间

的关联。通过对大规模样本进行基因组广泛扫描，GWAS可以揭示遗传

变异与复杂性状之间的关系。本文将深入探讨GWAS的原理、应用和挑战。

2. GWAS原理

GWAS通过对大规模样本进行基因组扫描来寻找与特定性状或疾病有关

的遗传变异。这种方法利用单核苷酸多态性（SNP）来检测个体间的遗

传差异。SNP是一种常见的遗传变异形式，其在人类基因组中广泛存在。GWAS将SNP与个体表型数据相关联，并通过统计学方法来确定SNP与

表型之间是否存在显著相关。

3. GWAS流程

3.1 样本选择：GWAS需要大规模样本数据以获得足够统计功效。样本

选择要尽可能代表目标人群，并且要考虑到可能存在的人群结构和亲

缘关系。

3.2 基因组扫描：利用高通量测序技术，对样本进行基因组广泛

扫描，检测SNP的存在和分布。通常采用芯片或测序技术进行SNP分型。

3.3 关联分析：将样本的基因型数据与表型数据进行关联分析，

以确定SNP与表型之间的关联。常用的统计方法包括卡方检验、线性

回归和逻辑回归等。

3.4 多个测试校正：由于GWAS涉及大量的统计检验，需要对多

个测试进行校正以控制假阳性率。常用的校正方法包括Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）等。

4. GWAS应用

4.1 复杂性疾病研究：GWAS广泛应用于复杂性疾病的遗传研究，如心血管疾病、精神障碍和肿瘤等。通过GWAS可以发现与这些复杂性疾病相关的遗传变异，并揭示其潜在机制。

全基因组关联分析 GWAS

在 SORL1基因中确定了好几个与疾病有关的 SNPs 。他说:“ 很多人对此持怀疑态度 , 因为它是一种候选基因 , 但在最近的一些 GWAS 研究中获得了支持。” 相关证据也支持了 SORL1的作用———在蛋

白质产生水平较低的小鼠中 , 其大脑中积聚的β淀粉样蛋白也更多。

蒙蒂尼研究小组在血液或脑脊液 (CFS 中寻找可能预示老年痴呆症发病的生理指标时 , 发现了另一个候选因子 , 即脑源性神经营养因子与其他多种神经系统疾病有关 , 而这种蛋白质水平被证明是预测阿尔茨海默氏症的一种强有力的指

标。然而 , 关于这种基因变异的致病作用还没有明确的证据。蒙蒂尼

说:“ 在我们的观察中还找不到这其中的联系 , 但我们也还没有对这整个基因进行测序。”

有待实验科学家阐明机制

阿尔茨海默氏症风险的最后一个组成部分 , 可能源自于遗传易感性与一生中积累起来的生理损害之间的相互作用。蒙蒂尼说:“ 对于一种与老龄化密切相关的疾病来说 , 我们的生活环境和我们的人生经历 , 都将成为重要的影响因素。”

例如 , 糖尿病和中风可导致生产高活性的化合物 , 这种被称为自由基的化合物反过来对脂肪、蛋白质和核酸诱导产生一些有毒的化学变化 , 这种氧化应激现象似乎是阿尔茨海默氏症患者大脑中的一种普遍特征 , 其结果是有可能损害或杀死神经元。蒙蒂尼说:“ 这是人体老化的一个正常组成部分 , 但对于阿尔茨海默氏症患者来说 , 自由基会给他们造成更严重的损害。” 作为细胞能量之源的线粒体 , 通常对氧化应激起着调控作用 , 几项研究正在对此作出评估 , 以确定线粒体 DNA 是否也包含了阿尔茨海默氏症的危险因子。

GWAS分析详解

GWAS（基因组关联分析）是一种用于研究基因与表型（如疾病或其他复杂性特征）之间的关联的方法。在过去的几十年里，GWAS已经成为揭示遗传基础和疾病环境互作的重要工具。在GWAS分析中，研究人员会对大规模的样本进行基因组数据和表型数据的收集和分析，以鉴定与表型相关的基因变异。

GWAS的基本流程包括样本选择、基因型测定、质控过滤、关联分析和结果解释。

首先，研究人员需要选择一组合适的样本进行GWAS分析。通常需要收集大量的样本，以确保具有足够的统计功效来发现与表型相关的基因变异。样本选择时要考虑清楚研究对象的表型特征、基因型频率和族群结构等因素。

然后，进行基因型测定。目前常用的测定方法是基于单核苷酸多态性（SNP）的芯片或基因组测序技术。测定结果会生成一个巨大的基因型数据集，包含了每个样本的数百万个SNP的基因型信息。

接下来，需要进行质控过滤来排除低质量的样本和SNP。这些质量控制筛选步骤包括基于基因型质量、样本质量和连锁不平衡等因素的过滤。只有通过质控筛选的高质量样本和SNP才能进入下一步的关联分析。

关联分析是GWAS的核心步骤。关联分析的目标是发现是否存在一些SNP与表型之间的显著关联。最常用的方法是对每个SNP进行单点关联分析，统计每个SNP的变异与表型之间的相关性。常用的统计学方法包括卡方检验、Fisher精确检验和线性回归分析等。这些方法可以根据研究对象的特点和分析的目的进行选择。

在关联分析过程中，还需要考虑到多重比较的问题。由于GWAS涉及到数百万个SNP的分析，因此需要进行多重比较校正来控制误报率。常用的校正方法包括波恩弗罗尼校正、FDR（False Discovery Rate）校正和Permutation等。

遗传学研究中的全基因组关联分析

全基因组关联分析（GWAS）是一种广泛应用于遗传学研究中的分析方法，用于探究基因对复杂性疾病和特征的贡献。全基因组关联分析的目标

是发现与特定疾病或特征相关的遗传变异。

全基因组关联分析的基本原理是基于常见遗传变异（如单核苷酸多态性，SNP）与疾病或特征之间的关联。它使用大样本量的个体，通过比较

有疾病或特征的个体与无疾病或正常个体之间的遗传变异的差异来确定遗

传变异与疾病或特征的关联。

全基因组关联分析涉及以下几个步骤：

1.样本选择和数据收集：首先，需要选择一个大样本量的群体，包含

有疾病或特征的个体以及正常个体。然后，收集这些个体的基因组数据，

包括基因型和表型信息。

2.标记选择和基因型分析：接下来，从基因组数据中选择SNP作为标

记进行分析。通常选择常见的SNP，因为它们更有可能与疾病或特征相关。然后，对这些SNP进行基因型分析。

3.数据清洗和质量控制：对基因型数据进行清洗和质量控制是非常重

要的，以保证得到准确可靠的结果。这包括去除存在错误或欠缺的数据点，并对基因型数据进行基础统计分析。

4.关联分析：在进行关联分析时，通常使用统计学方法，如卡方检验

和线性回归模型来评估基因型和疾病或特征之间的关联。这些方法可以根

据SNP的基因型和疾病或特征之间的分布情况来计算p值，表示关联的强度。

5.校正和复制：进行全基因组关联分析时，需要考虑到许多可能的干

扰因素，如种群结构、家族关系和性别。为了减少这些干扰因素的影响，

可以进行校正和复制分析，以验证在不同种群中的关联结果的一致性。

使用GWAS数据进行基因组关联分析的技巧

基因组关联分析（GWAS）是一种用于研究基因与疾病之间关联的方法，通过分析大规模的单核苷酸多态性（SNP）数据，可以帮助我们了解特定基因与疾病之间的关系。在本文中，我们将介绍一些使用GWAS数据进行基因组关联分析的技巧。

1. 数据预处理

在进行GWAS之前，首先需要对原始数据进行预处理。这包括对基因型数据进行质量控制，去除低质量的SNP和样本，以减少误差。此外，还需要进行人口结构和亲缘关系的校正，以避免由此引起的假阳性结果。常用的方法包括主成分分析和混合模型。

2. 建立疾病模型

在进行基因组关联分析之前，需要建立一个适当的疾病模型。这涉及到确定疾病的遗传模式，例如是否为常见变异的多基因疾病，还是由罕见变异引起的单基因疾病。对于复杂疾病，可能需要考虑多个基因和环境因素之间的相互作用。

3. 关联分析方法

GWAS数据的分析方法有很多种，常用的包括单点关联分析和基因型-表型关联分析。单点关联分析用于研究单个SNP与疾病之间的关联，常用的统计方法包括卡方检验和Fisher精确检验。基因型-表型关联分析则用于研究基因型与表型之间的关联，常用的方法包括线性回归和logistic回归。

4. 多位点关联分析

除了单点关联分析，多位点关联分析也是一种常用的方法。它可以帮助我们发现多个SNP之间的相互作用，以及它们与疾病之间的关系。常用的多位点关联分

析方法包括单倍型分析和基因型分析。这些方法可以帮助我们更好地理解基因之间的相互作用和复杂疾病的遗传机制。

5. 基因功能注释

生物遗传学中全基因组关联分析的研究

生物遗传学是一门研究基因遗传和表达、遗传变异及其影响的学科，全基因组

关联分析（GWAS）则是生物遗传学中的一个研究方向。GWAS是一种研究复杂

人类疾病遗传学机制的方法，这种方法通过发现某些特定的基因区域与某种疾病的关联或者是代谢指标之间的关联，来阐述某些基因和某种疾病的关系，因此，GWAS被称为“基因和疾病的地图”。本文将主要探讨GWAS在生物遗传学中的研究。

一、GWAS的概述

GWAS也被称作全基因型关联分析，是一种研究基因组范围内单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）与复杂疾病或者代谢指标的关联性的一

种高通量检测方法。这种方法能够大规模检测疾病发生和发展与基因之间的联系。

GWAS方法以SNP标记作为可测量的遗传标记，通过对数千人或数万人的基

因组进行比较分析，并将每个人的基因型与该人的疾病状态或者代谢指标相关的特征联系起来，来识别易感基因和疾病或代谢指标之间的相关性。

二、GWAS方法的过程和技术

GWAS方法的过程包括：样本选取、SNP位点筛选、基因型分析和遗传效应评价等步骤。这些步骤共同构成了GWAS方法，为了使过程中各步骤的结果准确可靠，需要对每一步骤进行管理和质控。

首先，样本选取是GWAS分析中最重要的部分。因为样本集的体积需要根据

研究的实际需求选取，如果样本的数量不够，会影响到检测的效果和准确性。其次，SNP位点筛选也是GWAS方法的重要步骤，通过SNP位点筛选，能够挑选出和某

些疾病或者代谢相关的位点。然后通过基因型分析，对每个样本进行基因分型，通过不同的分型结果分析各位点对疾病的作用，从而评估遗传效应。

全基因组关联研究技术的最新进展

全基因组关联研究技术的最新进展全基因组关联研究（GWAS）技术是一种广泛应用于寻找和研究人类遗传疾病的方法。该技术利用高通量DNA芯片，可同时检测数百万个单核苷酸多态性（SNP）标签，寻找与某个疾病相关的基因。随着科技不断进步，全基因组关联研究技术也在不断提升。本文将介绍全基因组关联研究技术的最新进展。

1. 大数据解析方法的发展

全基因组关联研究技术利用大数据进行疾病基因的筛选，因此数据的分析和解释变得非常重要。目前，研究人员通过开发更高级的计算方法和算法，处理基因组数据，提高数据处理的效率。例如，最新的机器学习算法可以从基因组数据中提取更多信息，这对疾病研究具有重要意义。

2. 人工智能在全基因组关联研究中应用的开发

人工智能（AI）正在改变我们的日常生活，并且在全基因组关联研究中也是如此。最新技术的开发则可以使用AI技术分析和理解基因组数据，人工智能技术还可以准确预测疾病的发生率和预

后。人工智能在全基因组关联研究中的应用，尤其在疾病预测和治疗方案的优化方面具有非常重要的作用。

3. 基因组编辑的深度发展

基因组编辑技术的发展已经推进全基因组关联研究的速度。例如最新的CRISPR技术，可以精确地编辑人类基因组，快速和准确地识别有害突变以支持药物发现和开发。

4. 大数据的利用

大规模基因组数据是全基因组关联研究技术不可或缺的。最新进展，更多的研究人员可以在基因组数据上工作，并加深我们对基因的理解。最新的“百万人基因组计划”正在推进基因组数据库的建立、管理和共享，这些数据也将有助于更多的疾病相关基因的研究。

利用生物大数据技术进行全基因组关联分析的步骤

利用生物大数据技术进行全基因组关联分析

的步骤

全基因组关联分析（GWAS）是一种用于研究基因组上的遗传变异与复杂疾病之间关联性的方法。利用生物大数据技术进行全基因组关联分析可以帮助我们深入了解遗传变异与疾病发生发展之间的关系，并为疾病预防、诊断和治疗提供新的方向和靶点。

下面将介绍整个全基因组关联分析的步骤。

首先，采集样本并提取DNA。进行全基因组关联分析，需要大规模的样本集合。通常，这些样本应该包括患者、对照组以及其他相关信息。样本的纯度和质量对后续的实验和分析至关重要。提取DNA需要遵循标准化的方法和流程，确保提取到高质量的DNA。

接下来，进行基因型数据的获取。可以使用多种技术来获得基因型数据，包括基于单核苷酸多态性（SNP）的芯片、全基因组测序（WGS）等。芯片技术可以同时分析数百万个SNP位点，而WGS可以检测全部基因组上的遗传变异。选择合适的技术取决于研究的目的、预算和样本数量。

在获得基因型数据后，需要进行质控。质控是必不可少的步骤，以确保数据的准确性和可靠性。这包括筛选SNP位点，剔除低质量的样本和SNP位点，并纠正批次效应。通过质控步骤，可以排除实验或样本中的潜在偏差和干扰因素。

随后，进行全基因组关联分析。全基因组关联分析的主要目标是寻找基因组上的遗传变异与疾病之间的关联。通常使用统计学方法来评估每个SNP位点与疾病之间的关联性。这些方法包括卡方检验、logistic回归等。同时，还需要考虑到调整可能的混杂因素，如年龄、性别、种族等。全基因组关联分析还可以使用逐步回归、主成分分析等方法来排除相关性较弱的SNP位点。

全基因组范围内SNP关联分析(GWAS)技术

SNPቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 疾病位点
SNP3
SNP4
D
D D
m ax
r
D p A1 p A 2 p B1 p B 2
r
2
关联检验
关联检验的模型
假定：某个SNP位点有两个基等位A、a，形成三个基因型：AA、Aa、aa。
开始检测之前A、a地位相同，我们假定A为 minor allele，对两个等位加以区别。 SNP SNP1 SNP2 SNP3 SNP4 A T (0.2) A (0.17) G (0.43) C (0.33) a G (0.8) T (0.83) C (0.57) T (0.67)
（2）占所有已知多态性的90%以上。（3）SNP数目：目前，测得大约1500~3000 万个SNP 位点（平均约每100~200 bp ) 存在一个单碱基突变。
一、单核苷酸多态及数据格式
（4）从对生物的遗传性状的影响上来看，SNP又可分为2种：同义SNP(synonymous SNP),即SNP所致的编码序列的改变并不影响其所翻译的蛋白质的氨基酸序列，突变碱基与未突变碱基的含义相同。非同义SNP(non-synonymous SNP),指碱基序列的改变可使以其为翻译的蛋白质序列发生改变，从而影响了蛋白质的功能。
对于家系数据的分析而言，父代-子代之间满足孟德尔遗传，对于那些孟德尔错误出现次数超过指定次数（1次或2次）的SNP，将被从数据分析中去除。

gwas原理

全基因组关联分析（Genome-wide Association Study）是利用高通量基因分型技术，分析数以万计的单核苷酸多态性（SNPs）以及这些SNPs与临床表型和可测性状的相关性。简单地理解全基因组关联分析，GWAS就是标记辅助选择在全基因组范围上的应用，在全基因组层面上开展大样本的、多中心的、重复验证的技术，并对相关基因与复杂性状进行关联研究，从而全面地揭示出不同复杂性状的遗传机制和基础。GWAS是一项开创性的研究方法，因为它可以在以前很难达到的分辨率水平上对成千上万无关样本的全基因组进行研究，且不受与疾病有关的先验性假设的限制，GWAS在全基因组范围、零假设性较候选基因研究都迈出了重要的一步，而且随着高通量测序成本的降低，GWAS在人类疾病以及畜禽经济性状的研究上都表现出巨大的优势。

GWAS的优势除了可以一次性检测到数以万计的SNPs信息，从而提高试验效率以及检验功效以外，其还有其他两个显著的优势，主要表现在：（1）对未知信息的基因进行定位探索。传统的QTL定位仅仅限于对已知的候选基因进行分析探索，而GWAS是对全基因组的范围内的所有位点进行关联分析，因此其拥有更广泛的关联信息，相比候选基因分析GWAS 更有可能找到与性状真正关联的候选基因，因此不再受到预先假设的候选基因的限制。（2）对于GWAS在研究不同的复杂性状之前，不需要像以往的研究一样“盲目地”预设一些假定条件，而是通过在病理和对照组中，有目的地比较全基因组范围内所有SNPs的等位基因频率或者通过家系进行传递不平衡检验（TDT，Transmission disequilibrium test），从而找出与复杂性状显著相关的序列变异。到目前为止，利用全基因组关联分析研究已经挖掘出众多与各种复杂性状相关联的基因和染色体区域，在这些被新鉴定出的位点和区域中，只有小部分结果位于以前对这些性状研究的区域之中或者附近，绝大多数位于以前从未被研究过的区域，GWAS的研究结果表明以前没有被纳入研究的未知区域有可能对于复杂性状也是十分