全基因组关联分析
遗传学研究中的全基因组关联分析
遗传学研究中的全基因组关联分析遗传学研究一直是医学和生物学领域的热门话题之一。
DNA的解析和基因组测序技术的普及，使得研究人员能够更好地理解人类基因，从而找到各种疾病的解决方案。
其中，全基因组关联分析（GWAS）是最近广泛应用于遗传研究中的一种方法。
1. 什么是全基因组关联分析？全基因组关联分析（GWAS）是一种计算生物学方法，用于寻找人群中基因变异与疾病之间的关联。
这项技术通过大规模分析大量个体的基因序列和临床表现数据，鉴定那些与疾病或特定性状相关联的基因或基因变异位点。
基于统计学的方法，GWAS可以扫描所有已知基因组位点，以寻找这些位点与疾病之间的关联性。
目前，全基因组关联分析已经被广泛应用于寻找许多常见疾病的遗传因素，比如糖尿病、自闭症、多发性硬化症等。
2. 全基因组关联分析的应用全基因组关联分析的应用远不止于疾病遗传因素的研究，还包括寻找与其他性状的关联，如身高、体重、眼色、皮肤颜色等等。
这种方法通过探索遗传变异的关联性，有助于我们深入理解这些特征的遗传基础。
此外，全基因组关联分析还可以用于动物遗传学研究和农业遗传学研究中，以更好地了解养殖动物或农作物的遗传特性，进而实现遗传改良。
3. 全基因组关联分析的挑战虽然全基因组关联分析已经成为了遗传学研究中的重要方法，但是它也存在着一些挑战。
首先，由于个体之间存在大量的基因差异，这就需要收集大量的个体数据才能找到显著的遗传变异并生成可靠的统计模型。
其次，全基因组关联分析技术并不能获得关于基因表达或基因调控的直接信息，这对于理解一些更深层次的遗传机理而言有着重要的意义。
最后，由于测试的重复性和可重复性等问题，全基因组关联分析所发现的一些位点与疾病之间的关联很难被精确鉴定和验证。
因此，在全基因组关联分析中确保数据质量和测试的可靠性至关重要。
4. 全基因组关联分析的前景随着科技的迅速发展，全基因组关联分析在未来必将继续得到广泛应用。
新兴的技术，如深度基因组测序、单细胞测序和人群基因组学，将使我们更好地理解人类基因组，并扩展全基因组关联分析的应用领域。
全基因组关联
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。
全基因组关联分析的方法与应用
全基因组关联分析的方法与应用全基因组关联分析（GWAS）是一种采用大样本数量和高密度的基因检测技术，通过寻找基因和表型之间的关联，发现对人类疾病表型贡献的基因变异。
GWAS是人类遗传学和疾病学领域中的一个重大发现，为基因疾病学、基因组医学、以及个性化治疗提供了可靠的理论基础。
GWAS的实验方法是对多个样本进行基因测序，通过对数据进行比对，从数百万个基因中筛选出与表型相关的基因变异。
GWAS的数据处理往往需要使用多个算法，将数据整合，以便得到最准确的结果。
对于GWAS定位到的基因变异，研究人员通常会运用其他实验技术进一步验证其功能和生物学意义，并探究其与特定表型之间的关系。
GWAS的应用领域非常广泛，包括心血管疾病、糖尿病、癌症、眼科疾病、免疫系统疾病和神经系统疾病。
其中，心血管疾病是GWAS最早的应用领域之一。
例如，GWAS研究发现了在心血管疾病中具有风险地位的基因，例如APOE、TCF7L2 和CETP脂蛋白。
目前，疾病治疗中根据基因组数据设计的个性化治疗方案已经被广泛应用。
GWAS研究的终极目标是了解基因变异如何导致疾病，探索更好的治疗方法。
GWAS的发现使得医学迈向了基于基因组的个性化治疗时代，而不是以往的基于症状诊断的治疗方式。
例如，在药物治疗领域，通过GWAS发现在药物代谢途径中的基因多态性，医生可以预测患者对药物的响应和耐受性，并制定更准确的个性化治疗方案，有效提高疗效并降低不良反应的风险。
然而， GWAS也存在一些局限性和挑战。
首先，GWAS需要大量标本和高通量技术、较长时间和高昂经费，因此 GWAS 研究的费用非常昂贵。
其次，许多具有重要生物学意义的基因变异并没有被 GWAS 研究所涵盖，这些基因变异往往具有较低的频率和较小的效应大小，无法被当前的 GWAS 技术所检测。
最后，GWAS所找到的相关位点与表型间的相关并不意味着直接的因果关系，GWAS只能揭示关系，实际具体机制需要进一步研究和探索。
全基因组关联分析剖析
对家系数据进行检查,排 除样本混淆、亲子关系 错误等问题,控制家系关 系的正确性。
全基因组关联分析的结果验证
验证检查
对于全基因组关联分析的结果,需要进行严格的验证检查,以确保结果的可靠性和重复性。
重复实验
在不同的人群或样本中重复实验,比较结果是否一致进一步的功能实验,探讨基因变异与表型之间的机制。
全基因组关联分析的统计方法
统计分析
全基因组关联分析通常采用统计模型对遗传标记与表型之间的关联进行测试,如线性回归、logistic 回归等。
多重检验校正
由于基因组级别的大量比较检验,需要采用Bonferroni、FDR等方法进行多重检验校正,以控制I型错 误风险。
机器学习方法
近年来,全基因组关联分析也开始采用机器学习技术,如Ridge回归、Lasso回归等方法,以提高检测 能力。
全基因组关联分析的研究 热点
1 复杂疾病研究
全基因组关联分析被广 泛应用于探索复杂疾病 如糖尿病、心血管疾病 、肿瘤等的遗传学基础 。
3 交互作用研究
多基因、基因-环境等交 互作用的研究是全基因 组关联分析的重要方向 。
2 药物反应预测
全基因组分析有助于识 别影响药物反应的基因 变异,助力个体化精准医 疗。
生物学解释
从统计上显著关联的遗 传位点到生物学功能解 释存在鸿沟,需要更深入 的研究。
跨人群适用性
现有大多数研究集中于 欧美人群,如何推广到其 他人群是一大挑战。
全基因组关联分析的研究进 展
多组学整合
研究者正在探索将全基因组 关联分析与转录组学、表观 遗传学等多种组学数据相结 合的方法,以更全面地了解 复杂疾病的遗传学机制。
新型统计方法
学者们不断开发基于机器学 习、贝叶斯统计等的创新分 析方法,以提高检测复杂遗 传变异和基因-环境相互作 用的能力。
全基因组关联分析及遗传基因组学的研究进展
全基因组关联分析及遗传基因组学的研究进展随着基因技术的快速发展，遗传基因组学成为目前最具前景的研究领域之一。
在遗传基因组学中，全基因组关联分析（GWAS）被广泛应用于疾病的遗传研究中，是目前最有效的基因分析方法之一。
本文将重点介绍全基因组关联分析及遗传基因组学的研究进展，以期提供对该领域的深入了解。
一、全基因组关联分析的概念及原理全基因组关联分析是一种高通量的基因分析方法，其原理是比较大量样本中的遗传变异与表型间的关联，以确定影响表型的基因及其变异。
具体而言，全基因组关联分析通过扫描整个基因组，检查单核苷酸多态性（SNP）与研究对象表型之间的关联性，如果发现某些基因与表型有显著相关性，就可以将这些基因作为疾病的潜在风险因素进行研究。
全基因组关联分析所用的DNA样本源于大量人群，其优点在于可以检测到多个基因之间的相互作用，缺点是高度依赖统计学方法，并且会出现假阳性率高的问题。
为了减少假阳性率，全基因组关联分析研究通常采用Bonferroni校正或FDR校正等方法。
二、全基因组关联分析的应用全基因组关联分析主要应用于人类的疾病遗传研究中，如糖尿病、肥胖症、阿尔茨海默病、乳腺癌和鳞状细胞癌等疾病。
近年来，全基因组关联分析也被广泛应用于畜禽的遗传研究，如猪的生长性状和奶牛的产奶量等。
除了疾病的遗传研究，全基因组关联分析还可以用于预测个体对药物的反应，从而实现个体化用药。
例如，全基因组关联分析可以确定与药物代谢相关的基因，以此为基础预测不同个体对药物的代谢情况，为实现个体化用药提供依据。
三、遗传基因组学的研究进展遗传基因组学研究除了全基因组关联分析以外，还包括单细胞遗传学、转录组学、表观遗传学和功能基因组学等方面的研究。
这些研究方法的开展使得人们对基因组学的理解更加深入，为了更好地了解遗传基因组学的研究进展，以下将分别进行介绍。
1.单细胞遗传学单细胞遗传学是一种新型的研究方法，该方法可以对单个细胞进行遗传分析。
全基因组关联分析在遗传学研究中的应用
全基因组关联分析在遗传学研究中的应用全基因组关联分析（GWAS）是遗传学研究中的一种分析工具，它可帮助研究人员揭示大量人类疾病与遗传因素的关系。
这项技术不仅是遗传学领域中的一项重大成果，也是医学领域中的一项重要进展。
本文将从以下几个方面分别介绍GWAS在遗传学中的应用。
1.概述全基因组关联分析是一种用于寻找人类疾病的基因变异与其发生之间的相关性的方法。
它通过对人群中数万个基因组位点进行分析，找到与人类疾病风险相关的分子标记。
全基因组关联分析的结果可以提供有关某些基因与人类疾病之间的联系的重要信息。
2.历史发展全基因组关联分析的发展已经超过20年了。
最初，研究人员发现单个核苷酸多态性（SNP）在一些人群中与疾病相关。
因此，研究人员开始着手开发DNA芯片来检测SNP，这部分工作进一步促进了GWAS的发展。
3.优势和不足GWAS具有广泛的适应性，因为它可以用于各种类型的人类疾病，并提供了大量基因组数据，可以标记与大量疾病相关的基因。
但是，全基因组关联分析并不是万全之策。
潜在的缺点包括样本数不足，基因型名义变量产生的假阳性，以及在多个检验中使用的严格修正可导致不完全的排除性误差。
4.应用案例以肿瘤研究为例，研究人员一般将来自病人和健康个体的基因组数据进行比较，以寻找在这两组中显著不同的基因型。
如果这些差异与特定肿瘤类型的风险密切相关，则这些SNP可能是潜在的治疗靶点。
在研究帕金森病方面，全基因组关联分析的应用为科学家发现了一种与该疾病相关的基因，该基因编码蛋白质相互作用复合体的一部分，该复合体的异常功能与帕金森病相关。
此外，全基因组关联分析还可以用于预测人类对某些药物的反应。
通过检测某些药物代谢相关基因的多态性，研究人员可以确定哪些药物可能不安全，并寻找可靠的药物筛选和定制药物治疗的途径。
5.结论全基因组关联分析自问世以来，已经被广泛应用于遗传学研究和人类健康研究等领域。
虽然它有一些缺点和局限性，但对于揭示潜在的遗传风险因素和发现潜在的治疗靶点来说是非常有用的。
遗传学研究中的全基因组关联分析
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。
6.功能注释和生物信息学分析：找到与疾病或特征相关的遗传变异后，需要进一步进行功能注释和生物信息学分析，以了解这些遗传变异对基因功能和疾病机制的影响。
全基因组关联分析在遗传学研究中作为一种有力的工具出现，并在识别与复杂性疾病和特征相关的遗传变异方面取得了很大进展。
然而，需要注意的是，全基因组关联分析只能发现单个SNP与疾病或特征之间的关联，而不能确定遗传变异的功能和机制。
全基因组关联分析
全基因组关联分析全基因组关联分析，简称GWAS（Genome-Wide Association Study），是一种广泛应用于疾病遗传研究的方法。
该方法通过比较大规模样本集合中的遗传变异与某种特定表型（如疾病或生理特征）之间的关联，以确定与该表型相关的遗传变异。
在过去的几十年间，GWAS方法已经在许多疾病研究中取得了显著的突破。
它能够帮助科学家们发现与疾病风险相关的基因和基因组区域，从而加深我们对疾病的理解，并为疾病的预测、预防和治疗提供依据。
GWAS研究依赖于对大量个体的基因信息进行高通量测序，如基因芯片技术或测序方法。
通过比较样本集合中的数百万个基因变异与表型之间的关联，GWAS可以发现与表型相关的遗传标记。
这些遗传标记可以是单个核苷酸多态性（SNP）或其他形式的遗传变异。
GWAS的主要挑战之一是控制多个假阳性和假阴性结果的问题。
为了解决这个问题，研究者们通常采用严格的统计学方法来纠正多重比较，以减少发现虚假关联的可能性。
同时，大规模样本集合的使用也可以增加研究的统计功效。
GWAS研究已经成功地发现了许多与人类疾病相关的基因和基因组区域。
例如，GWAS首次揭示了2型糖尿病、冠心病、哮喘、自闭症等复杂疾病的遗传基础。
通过发现与疾病相关的遗传变异，GWAS为我们提供了深入研究疾病机制、寻找新的治疗靶点、发展个体化医疗等方面的新机会。
然而，GWAS方法也存在着一些限制和挑战。
首先，GWAS只能检测单个核苷酸多态性（SNP）等常见遗传变异，而对于罕见变异和结构变异的检测能力有限。
此外，GWAS发现的遗传变异通常只能解释疾病风险的一小部分，而大部分疾病风险仍然是由其他因素（如环境因素和基因与环境的互作）共同决定的。
近年来，随着测序技术的不断进步，GWAS的应用领域也在不断拓展。
例如，GWAS已经在植物育种、动物遗传改良等领域发挥了重要作用。
同时，越来越多的国家和地区也在建立大规模的样本集合和基因组数据库，以加强对人类遗传变异的研究。
生物遗传学中全基因组关联分析的研究
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。
至于技术方面，现代GWAS技术上的关键在于技术设备和分析算法。
技术设备中，芯片技术和测序技术都是目前GWAS技术中最先进的技术。
这两种技术的使用可以通过快速、准确、高通量的检测方法，帮助判断出不同个体间遗传变异与各种疾病的联系。
人类基因组学中的全基因组关联分析
人类基因组学中的全基因组关联分析人类基因组学是近年来生物学领域最为热门的研究方向之一。
全基因组关联分析(Genome-wide association study, GWAS)是遗传学中的一种重要方法，用来探究人类基因组与疾病等特定性状之间的关联。
随着高通量测序技术的进步，全基因组关联分析越来越受到关注。
一、全基因组关联分析的意义全基因组关联分析是一种通过大规模筛选人群基因组变异，并将其与临床症状、生物活动和药物反应等特定生理表现联系起来的方法。
全基因组关联分析可揭示基因多态性和疾病之间的关联，并有可能为疾病治疗和预防提供新的目标和方法。
二、全基因组关联分析的流程1.选定样本：全基因组关联分析的第一步是确定所要研究的样本。
对于常见疾病，通常需要至少数千例患者和对照组，以便确定基因与疾病之间的关联。
2.基因组测序：接下来需要对样本进行基因组测序，通常是通过芯片或高通量测序仪等设备来完成。
这样可以得到基因组上数百万个单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms, SNP)的信息。
3.数据分析：数据分析是全基因组关联分析的核心步骤。
所有SNP都必须进行质量控制以去除低质量的SNP。
然后，需要将SNP与基因组坐标对应以快速找到SNP在哪个基因里。
接着，通过计算每个SNP与临床表现之间的关联程度，确定SNP是否与疾病或特定性状有关联。
4.验证和功能鉴定：通过验证关联SNP的结果，确定SNP是否真正能影响疾病发生和发展，同时研究其功能机制。
三、全基因组关联分析的优点和不足优点：1.大规模化：全基因组关联分析可同时分析数百万个SNP的数据，为基因异质性和疾病之间的关联提供了新的视角。
2.高效性：全基因组关联分析的流程更高效，大大缩短了研究时间。
3.现实性：全基因组关联分析涵盖各种各样的基因，容易从大规模人群中识别与疾病有关的基因变异。
不足：1.解释性：全基因组关联分析结果不是绝对的，需要进一步解释其生理和药物学意义。
全基因组关联分析
全基因组关联分析全基因组关联分析（GWAS）是一种用于探究基因和人类疾病之间关联的方法。
它是一种统计分析方法，通过比较大样本的疾病患者与健康个体的基因组数据，寻找与疾病相关的基因变异。
GWAS的目标是通过研究人类基因组的变异与各种疾病之间的关系，找出与疾病风险相关的遗传变异。
GWAS的实施过程是：首先收集大样本的疾病患者和对照组个体的基因组数据，其中疾病患者组是有特定疾病（如癌症、心血管疾病、精神疾病等）的个体，而对照组则是与疾病患者组相近的健康个体。
然后通过基因芯片或次代测序等技术，测量并比较两组个体的基因组中单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms，SNPs）。
最后，利用特定的统计方法，分析基因组上的这些变异与疾病风险之间的关系。
GWAS的结果能够帮助科学家确定与疾病风险相关的遗传变异。
通过在整个基因组中寻找与疾病风险相关的SNPs，GWAS研究可以揭示有助于疾病发生和发展的遗传因素。
基于GWAS的研究结果，可以进行功能注释和生物信息学分析，从而深入了解这些SNPs对基因功能和表达的影响。
GWAS的研究已经取得了一些重要的突破。
例如，GWAS已经发现了与多种疾病相关的SNPs。
其中最著名的研究之一是发现了与乳腺癌风险相关的BRCA1和BRCA2基因的突变。
此外，GWAS还发现了与糖尿病、高血压、哮喘等疾病相关的SNPs。
这些研究结果不仅有助于我们更好地理解疾病的遗传基础，也对疾病的预防、治疗和个体健康管理提供了新的思路。
GWAS的未来发展可能会面临一些挑战。
首先，由于基因组上的SNPs数量巨大，需要收集大量的样本来获得统计意义上有力的结果。
这需要联合多个研究团队进行合作，共享样本和数据。
其次，GWAS的结果仅仅是发现与疾病风险相关的SNPs，但无法确定这些SNPs对基因功能和表达的影响机制。
因此，需进一步进行功能注释和机制研究，来解析这些遗传变异的具体影响。
全基因组关联分析.ppt
13
SNP
单倍型，是单倍体基因型的简称，在遗传学上是指在同一染色体上进 行共同遗传的多个基因座上等位基因的组合
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CNV
2004年, Iafrate 等和Sebat等首次描述了人类基因组CNV, 2006年 Redon 等确定了覆 盖12% (300 Mb) 人类基因组的1 447个CNV区域(CNV region, CNVR)
▪ 全基因组测序商业化和公司之间的竞争使得基 因组测序成本越来越低
18
成果
“GWAS第一次高潮”
截止到2010年12月，已经陆续报导和公布了关 于人类身高、体重、血压等主要形状，以及视 网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心 病、肥胖症、糖尿病、精神分裂症、风湿性关 节炎等几十种疾病GWAS的结果。累计发表了 近万篇论文(9900篇)。确定了一系列疾病发病 的致病基因、相关基因、易感区域和单核苷酸 多态性(SNP)的变异，取得了很大成绩。
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局限性
最后 , GWAS是一种发现符合常见疾病 -常见变异假 说 ( common disease common variant hypothesis) 相关 位点的方法 ,其可以确定相关位点但不能直接确定基 因本身 ,且在任何特定人群中 GWAS都不能方便地识 别罕见的风险等位基因位点（下图）
基因分型验证
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遗传统计分析
GWAS比较每个SNP等位基因频率差别多采用4格表的卡方检验，同时需对如年 龄、性别等主要混杂因素采用Logistic回归分析 。
在GWAS中,人群分层(population stratification)和多重假设检验调整 (multiple testing adjusting) 是引起研结果分析误差的最主要原因
全基因组关联分析
全基因组关联分析（Genome-wide association study,GWAS) 是一种对全基因组范围内的常见遗传变异: 单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism , SNP) 进行总体关联分析的方法, 即在全基因组范围内选择遗传变异进行基因分型, 比较病例和对照间每个变异频率的异差, 计算变异与疾病的关联强度, 选出最相关的变异进行验证并最终确认与疾病相关。
单核苷酸多态性（英语：Single Nucleotide Polymorphism，简称SNP，读作/snip/）指的是由单个核苷酸—A,T,C或G的改变而引起的DNA序列的改变，造成包括人类在内的物种之间染色体基因组的多样性。
在后GWAS时代，利用已有的GWAS数据在多个人群间进行meta分析已经成为一种常用的分析手段，这不仅可以进一步扩大样本量，更重要的是提高了统计效能。
GWAS meta分析已经成功应该用在多种复杂疾病的遗传学研究，发现一批新的易感基因。
全基因组关联水平（P_meta < 5.0×10-8）罕见等位基因（MAF < 5％），基因型填补（imputation）：依据已分型位点的基因型对数据缺失位点或未分型位点进行基因型预测的方法。
可用于精细定位（fine-mapping），填补已确认的关联位点附近的位点，以便评价相邻SNP位点的关联证据。
加快复杂性疾病易感基因的定位。
连锁与连锁不平衡（linkage disequilibrium,LD）:连锁：如果同一条染色体上2个位点的位置比较近，则这2个位点上的等位基因倾向于一起传递给下一代。
连锁不平衡：又称等位基因关联，是指同一条染色体上，两个等位基因间的非随机相关。
即当位于同一条染色体上的两个等位基因同时存在的概率大于人群中因随机分布而同时出现的概率时，就称这两个位点处于LD状态。
所谓的连锁不平衡是一种遗传标记的非随机性组合。
基因组学中的全基因组关联分析
基因组学中的全基因组关联分析基因组学是科学领域中的一个热点，它是研究基因、遗传信息和基因组的一门学科。
在这个领域中，全基因组关联分析是一项重要的工作，它能够帮助研究人员更好地分析基因组数据，并更好地了解基因与疾病之间的关系。
一、什么是全基因组关联分析全基因组关联分析是一种研究人员可以使用的方法，用于检测与疾病相关的基因变异。
这种方法利用了人类基因组计划的结果，它涉及大量数据的多组分析。
研究人员收集来自不同个体的大量基因数据，并将它们与疾病状态做比较，以找出那些与疾病相关的基因。
二、全基因组关联分析的实现全基因组关联分析有几种不同的方式可供研究人员选择。
其中一种方式是基于单核苷酸多态性（SNP）的。
这种方法涉及对同一基因中的不同SNP进行比较，以发现与疾病风险相关的变异。
另一种方式是通过对全基因组进行比较来寻找与疾病相关的变异。
这种方法被称为全基因组关联分析（GWAS）。
这种方法旨在发现变异的共同点，这些共同点可能与某些疾病的发展有关联。
GWAS分析需要收集大量的样本数据，这样才能够在分析数据时获得可靠和准确的结果。
三、全基因组关联分析在研究中的应用全基因组关联分析被用于寻找各种疾病的基因组变异，并提供了一种了解疾病发展方式及其与基因之间的联系的方法。
通过对大量数据的分析及基因组计划的持续发展，全基因组关联分析正在承担着越来越重要的作用。
这种方法被广泛地应用于癌症研究、心血管疾病的研究、自闭症或神经退行性疾病等疾病的研究。
通过对与疾病相关的基因变异的研究，全基因组关联分析有助于人们了解疾病的风险因素，以及为预防和治疗提供新的思路。
四、全基因组关联分析的未来发展随着新技术和新方法的不断涌现，全基因组关联分析在未来的发展中将扮演着至关重要的角色。
最近，人们已经开始使用机器学习和深度学习的方法来帮助分析基因组数据。
这些新技术将有助于研究人员更好地理解基因组中存在的各种复杂关系。
此外，人们也希望利用全基因组关联分析来研究不同基因与环境因素之间的互动方式。
全基因组关联分析
全基因组关联分析全基因组关联分析（Genome-wideAssociationStudies，GWAS）是一种比较新的研究方法，它可以帮助研究人员更好地理解基因与疾病、特定外貌特征等之间的关系。
该类研究技术利用大量遗传数据，结合大规模测序技术，在数据量比较大的情况下获得特定基因变异位点与相应疾病之间的显著相关性。
全基因组关联分析技术的开发始于八十年代，但在2005年到2008年之间，该技术发展迅速，成为最为重要的基因组学研究方法之一。
GWAS的开展使得研究者有机会探索数以百万计的位点与基因组变异之间的关系，而这种探索又能更准确地揭示复杂疾病和特定表型的遗传基础，从而为疾病的预防、诊断、治疗和基因编辑等提供一些科学依据。
GWAS的基础是以单碱基多态性（Single Nucleotide Polymorphism， SNPs）为基础的基因关联分析，通过基因组中的SNP （单核苷酸多态性）来检测与特定表型之间的关联。
SNPs是位于DNA 中不同定量位点的变异，它们的存在可以在基因组中的各个位点上被发现，并有助于研究疾病的发生发展机制以及它们与基因及基因组变异之间的关系。
GWAS帮助研究者更全面地探索复杂疾病的遗传遗传基础，发现复杂疾病的重要基因组区域，并发现其中潜在的遗传因素。
这种研究方法可以迅速查明某些疾病的遗传学与致病机制，这些疾病包括糖尿病、心脏病、癌症等，从而为临床治疗和预防提供依据。
此外，GWAS也可以应用于研究特定外貌特征，开展人类群体中的遗传多样性研究，并发现重要的外貌相关基因。
GWAS的最终目的是结合其他研究方法，有助于临床和公共卫生领域的实际应用，为治疗和预防疾病提供更准确的信息。
GWAS技术被广泛用于分子遗传学研究，其优势在于可以对超过十万个基因位点进行检测，从而更全面地探索基因与特定相关性的关联，例如疾病的发生机制和外貌特征的形成机理等。
GWAS的进展使得科学家可以更全面准确地研究基因与表型之间的关系，为治疗疾病和预防疾病提供有价值的科学信息。
全基因组关联分析
全基因组关联分析
全基因组关联分析（GWAS）是一种统计学方法，可用来检测特定群体的基因与特定的疾病或行为的关联。
此方法可用于识别可能存在的一个或多个不同位点间的关联，并且可以确定特定基因和特定疾病或行为之间的“直接”关联。
这种方法主要通过比较不同位点之间的基因型，从而推断该位点及其邻近位点是否与特定疾病或行为有关。
全基因组关联分析（GWAS）主要由三个步骤组成：一是建立组，二是收集数据，三是使用统计分析方法检测特定基因如何与特定疾病或行为有关。
首先，研究者需要创建一个研究组，该组必须由病人和正常人组成，以便比较两者之间的基因组差异。
然后，这些数据必须收集，以确定研究的基础。
其次，为了检测具体基因和指定疾病或行为之间的关联，必须使用统计分析方法。
GWAS带来的主要优势在于它可以帮助科学家们更好地了解特定病症，以及特定疾病或行为之间的关联。
这些知识可以用于进一步开展临床研究。
例如，通过GWAS可以更加准确地识别特定基因与特定疾病或行为之间的关联，从而有助于开发新的药物，新的治疗方案，和新的预防策略，以减轻疾病的负担。
GWAS也有一些弊端，例如需要大量的计算机处理时间和精度。
此外，这项技术还受到数据质量、外部变量和拟合函数的限制。
因此，研究人员需要更多地关注这些因素，以确保数据的可靠性和结果的准确性。
尽管GWAS存在一些局限性，但它仍然是一种重要的统计技术，
可用于研究基因与特定疾病或行为之间的关联，从而帮助科学家们更好地了解这些关联。
另外，GWAS还可以帮助开发新的药物和治疗方案，使得相关的研究和应用能够得到更好的发展。
全基因组关联分析
全基因组关联分析（Genome-wide association study or GWAS）人类基因包含着百万种序列变异，它们对于疾病的形成或者对患者药物的反应程度有直接或间接的影响.全基因组关联分析是指在人类全基因组范围内找出存在的序列变异，即单核苷酸多态性（SNP），从中筛选出与疾病相关的部分。
此项技术能够一次性对疾病进行轮廓性概览，在全基因组层面上，开展多中心、大样本、反复验证基因与疾病的关联研究，全面揭示疾病发生、发展，以及与治疗相关的遗传基因。
随着人类基因组学的大幅度进步和基因测序的飞速进展，这种最新的研究方式开始大规模应用于筛选与人群复杂疾病和药物特异性相关的序列变异。
进行全基因组关联分析研究时，通过采集某类疾病患者与非患者两类人群的DNA，在基因芯片上读出DNA中的序列变异，然后用生物工程技术进行分析比较。
若某些基因变异在患者人群中非常普遍，则该序列变异是与此种疾病‘相关’的。
有了全基因组关联分析，今后从事疾病诊断，患者对药物的反应程度的研究，可以集中于这些与疾病‘相关’的序列变异，从而显著缩短研究时间，提高研究效率。
全基因组关联分析是研究人类复杂疾病的一项重大突破，其优势在于：1 高通量 --- 一个反应监测成百上千个序列变异；2 不只局限于“候选基因”，基因可以是“未知”的；3无需在研究之前构建任何假设。
2005年，Science杂志报道了第一项具有年龄相关性的黄斑变性全基因组关联分析研究，之后陆续出现有关冠心病、肥胖病、II型糖尿病、甘油三酯、精神分裂症以及相关表型的报道。
由此可见，全基因组关联分析研究作为一种全新的疾病研究方式，自人类基因测序大规模展开以来，就被医学界广泛接受和应用。
截止到2010年12月，世界范围内进行了超过1200项针对200多种疾病的全基因组关联分析研究，找到4000多个‘相关’的序列变异。
在全基因组关联分析研究中，SNP基因芯片（SNP array）扮演了非常重要的角色。
全基因组关联分析技术
全基因组关联分析技术（GWAS）是一种高通量基因组学方法，通过对人群中数十万个基因多态性位点（SNP）的全面扫描，寻找与个体易感性、疾病等复杂性状相关的基因变异。
GWAS技术能够帮助人们更好地了解疾病发生机制，加深对遗传因素在疾病进展中的作用认识，为疾病治疗和预防提供新思路和新方法。
一、 GWAS的基本原理和方法GWAS直接利用已发表的人类基因组序列和已确认的单核苷酸多态性位点数据库，对不同疾病患者的基因组进行比较。
该比较的分析方法可以分为两个主要步骤：第一步是样品的基因分型，通过大规模基因芯片或高通量文库测序，对疾病患者与正常人的基因组进行全基因组扫描；第二步是产生数据并进行统计学分析，通过基因芯片或者文库测序获得的大量基因型数据，可以通过复杂的生物信息学分析找到跟疾病发生相关的基因变异，从而确定哪些遗传变异导致了疾病发生和进展。
二、 GWAS的优缺点GWAS技术是一种快速而有效的基因组关联分析方法。
相较于以前的基因组关联研究，GWAS技术具有很多优势。
首先，高通量处理和精确的技术确保了大规模分析的准确性；其次，直接关联研究有利于确认更多与疾病相关的位点和基因；最后，GWAS 技术可以在一定程度上降低研究成本，提高研究效率。
尽管GWAS技术具有许多优点，但是也存在很多限制和缺点。
首先，在不同人群中寻找确切的关联位点和基因是一项困难的任务；其次，SNP只解释了疾病发生的一部分，因此，需要进一步研究诸如环境和非遗传因素等因素的作用；最后，GWAS的潜在问题在于需要大样本数量和强烈的相关性，因此，标本难收和复杂性疾病的解释是GWAS的两大挑战。
三、 GWAS技术在疾病研究中的应用GWAS技术开辟了一种新的方法来研究疾病发生和进展的遗传因素，具有非常广泛的应用前景。
GWAS技术已经成功地应用于多种疾病的研究中，如癌症、糖尿病、心脑血管病、神经疾病等等。
在肺癌方面，例如，GWAS技术可以发现HER2基因在肺癌中的高频突变，这启示了肺癌新的治疗方式。
全基因组关联分析总结
全基因组关联分析总结全基因组关联分析的原理主要基于两个假设：常变异假设和独立假设。
常变异假设认为，常见疾病与常见变异之间存在关联；独立假设认为，人类基因组中变异之间是相互独立的。
基于这两个假设，全基因组关联分析通过分析个体基因型和表型的关联，找到与疾病相关的变异。
全基因组关联分析的应用广泛，可以应用于各种复杂疾病的研究，如心血管疾病、精神疾病、肿瘤等。
通过GWAS可以发现新的疾病相关基因，从而揭示疾病的发病机制，并为疾病的预防和治疗提供新的靶点。
另外，GWAS还可以用于预测个体患其中一种疾病的风险，这对于个体化医学的实现具有重要意义。
然而，全基因组关联分析也存在一些局限性和挑战。
首先，GWAS往往需要大样本量才能获得可靠的结果，这对于采集足够多的研究样本是一个挑战。
其次，GWAS只能找到与疾病相关的遗传变异，但并不能确定其具体的功能机制，这需要进一步的研究来解释。
此外，GWAS还存在多重比较问题，即进行大量的统计检验会增加假阳性的可能性，因此需要进行多重校正以保证结果的可靠性。
为了克服上述问题，研究者们不断改进全基因组关联分析的方法。
一种常用的改进方法是增加样本量，如通过国际合作进行大规模的联合分析，从而提高发现潜在风险变异的能力。
此外，研究者还在开发更精细的分析方法，如基因组区间关联分析（LD score regression）、功能富集分析（gene set enrichment analysis）等，以进一步挖掘数据中的蕴含信息。
综上所述，全基因组关联分析是一种强大的遗传学研究方法，已经在许多疾病的研究中取得了重要成果。
通过GWAS可以发现与疾病相关的遗传变异，揭示疾病发病机制，为疾病的预防和治疗提供新的线索。
然而，GWAS也存在一些挑战，如大样本量的需求、结果的解释和多重比较问题。
未来，随着技术的不断发展和方法的改进，全基因组关联分析将会在疾病研究和个体化医学中发挥越来越重要的作用。
人类全基因组关联分析的方法及应用
人类全基因组关联分析的方法及应用随着科技的不断进步，人类的基因组研究也在日益深入。
全基因组关联分析（GWAS）是一种鉴定遗传变异与疾病发展之间关系的技术手段。
这项技术不仅能够提供新的基因组学知识，并且也为疾病分子遗传学的研究提供了新的方法。
在本文中，将对全基因组关联分析的方法与应用进行探讨。
一、全基因组关联分析的方法1. 样本集的选取在进行全基因组关联分析之前，需要准备样本集。
样本集是非常重要的，因为样本集的大小和质量直接关系到结果的准确性。
早期的全基因组关联分析研究样本集非常小，只有几百个人。
但是，目前的全基因组关联分析研究样本集通常有几万个人，或者更多。
在选取样本集时，要根据研究的目标选择相应的人群，例如研究乳腺癌发病率，可以选取乳腺癌患者和健康对照组。
2. 基因型数据的收集在全基因组关联分析中，最基本的数据是基因型数据。
这些数据通常是通过芯片或者测序技术来获得的。
芯片技术通常用于检测某人是否携带某一特定基因或者变异。
而测序技术可以提供更加准确的基因型数据。
选择哪种技术取决于研究的目的以及样本集的大小。
3. 统计学方法的应用得到基因型数据后，需采用统计学方法来分析数据。
目前，GWAS中最广泛使用的统计学方法是线性回归模型。
在利用线性回归模型进行全基因组关联分析时，需要考虑群体结构、家族关系、多个测试产生的假阳性等问题，这些问题都需要通过统计学方法来解决。
二、全基因组关联分析的应用1. 基因发现全基因组关联分析可用于发现与人类疾病发病率相关的基因与区间。
这项技术已经成功用于疾病的除名、新基因发现、新途径的发现等。
例如，全基因组关联分析已经帮助科学家研究到了与肥胖、心血管疾病、糖尿病等多种疾病相关的基因。
2. 精准医学全基因组关联分析可以实现精准医学的诊断和治疗。
例如基于基因数据的卫生服务供应，将为个体提供更加适合自身基因型的治疗方案，如癌症治疗、药物选择、影响医学流程等。
3. 表型预测全基因组关联分析可以帮助科学家预测某个具体表型的危险等级。
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CNV
CGH 检测 31例 肝癌 DNA 变异 频率 结果 图.
染色体左侧的线条表示DNA丢失的范围;右侧的线条表示DNA增加的范围,粗线条表 示扩增.
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研究基础
基因分型技术和遗传信息学的发展
近年来，基因分型技术不断进步，分型成本 显著降低，以基因芯片技术为代表的超高通 量分型技术更是得到了飞速的发展 全基因组测序商业化和公司之间的竞争使得基 因组测序成本越来越低
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背景
但对于复杂疾病，连锁分析的作用非常有限。
9
研究基础
进行 GWAS时 ,选择的表型定义要准确和精确
应尽可能选择那些可定量反映疾病危险程度的指标、可用于分 析疾病临床亚型的特征 ,或可用于诊断和鉴别诊断疾病的表型
特征。
缺血性脑卒中可能涉及 血栓脱落或者脑动脉粥 样硬化等不同的发病机 制,但 在人群中却常常同 时出现而难以区分
结论：GWAS不能仅凭 P 值判断某个 SNP 是否与
疾病真正关联 , 多种族、多群体、大样本的重复 验证研究(replication)才是提高检验效能、确保发 现真正疾病关联SNP的关键 。
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局限性
SNP在 RNA 的转录或翻译效率上发挥作用 ,可能在基因表达上产生短暂的或依 赖时空的多种影响 ,刺激调 节基因的转录表达或影响其 RNA 剪接方式 。因此 , 研 究者在找寻疾病相关变异时 ,应同时注意到编码区和调控区位点变异的重要性 。
3
引言
概念
全基因组范围内的SNP对某一 复杂疾病/性状的影响——关联
身高间的差异
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背景
单基因遗传
利用家系连锁分析的定位
克隆方法，发现了大量单基 因疾病，如囊性纤维化病、 亨廷顿病性痴呆
囊性纤维化病
亨廷顿病性痴呆
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背景
单基因遗传性状
6
背景
单基因遗传性状
7
背景
家系连锁分析的定位克隆
单基因家系连锁分析
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人群分层
人群分层是导致许多大样本研究出现假阳性或假
阴性结果的一个主要原因
如Campbell等(2005)采用欧裔美国人研究与身高表型 乳糖酶基 因型的关联 ,其结果在其他人群难以重复的 原因即是受研究对象在不同地域存在极大差异引起 的人群分层影响
人群分层产生的问题即使在研究对象是 同一种族人 群时也仍然存在 ,而且现有的研究方法 尚未能有效地
病例必须携带导致疾病的遗传因素 选择覆盖全基因组的SNP或CNV 研究样本量达到足够的检验效能 采用高效可靠的数据分析方法以及进行
重复验证检验等条件
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研究方式
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研究方式
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研究方式
GWAS GWAS目前分为单阶段研究和多阶段研究 目前分为单阶段研究和多阶段研究
单阶段研究即选择足够的样本 , 一次性在所有 研究对象中对选中的SNP进行基因分型 ,然后 分析每个 SNP与疾病的关联 , 在早期 GWAS 多使用
截止到2010年12月，已经陆续报导和公布了关
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成果
截止到2010年12月GWAS发现的与人类性状或复杂疾病关联SNP位点（p<5×10-8）
不同颜色圆点代表不同性状或疾病
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成果
“GWAS第一次高潮”
GWAS方法学（如研
究设计、统计分析、 结果的解释）也取 得了极大的进步
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进行 GWAS时需满足
解决此类问题
一种可能的策略是采用基于家系的关联研究 ,该方法可以避免 人群分层对关联分析结果的影响
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群体分层
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二、多重假设检验
如果采用较为宽松的多重假设检验方法就可能导致 I 类
错误 ,出现大量的假阳性关联 ;
但是如果采用最为严格 Bonferroni校正 , 则又可能导致过
度校正 ,结果使假阴性概率增加 ,而与疾病真正关联的 SNP难以发现 。
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CNV
2006年11月23日,一个国际研究小组在Nature(2006, 444: 444)上发表研究报告称,通过分析270名亚洲、非洲和欧 洲健康者的DNA样本,发现了约2900个基因(至少占人类基因 总数的10%)含有特异DNA片段拷贝数变异(CNV)。研究者认 为,这些变异会影响基因活性,造成疾病易感性的个体差异。 此前学术界认为人类个体间基因组序列一致性达99.9%,该研 究结果对此提出了置疑。另外,随着第一代人类基因组拷贝数 变异图谱的完成,人们审视疾病与基因的关系又多了一种视角, 除了检测单核苷酸多态性(SNP),或者显微镜检染色体异常外, 还可对中间长度(数百万核苷酸)的DNA片段变异进行评价。
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研究基础
基因组单倍体图谱计划(International Human HapMap Project) 的实施和基因连锁不平衡
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遗传标记的选择
SNP
基于单倍型图谱( HapMap) 可以选择 五十万 到 一百 万个覆盖全基因组的SNP用于GWAS。
CNV
基因组拷贝数变异 ( copy number variations, CNV )
联。在已实施的100余项GWAS和几千例患者样本的分析 结果发现，许多基因变异都是罕见的基因变异而不是关 键基因，有一些变异仅仅与疾病危险因子、诱发因子、 影响因子有关，而不是疾病直接相关联的基因
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反思
在疾病/性状的发生过程中，基因是重要的，但不是 唯一的，除了基因以外，还有RNA、蛋白质等；除 了基因变异以外，还有转录、翻译、表观 (epigenetics)、构象、调节和功能的变化等。 最近国际基因组研究团队在冷泉港开会，研究、调 整、部署下一阶段基因组计划。提出应以“外显子” 为全基因组分析的中心。因为已发现多数与疾病相 关联的基因变异都发生在外显子，而且外显子数量 少，功能明确，分析相对容易、经济。
全基因组关联分析
引言
概念
全基因组关联分析—— 英文名字叫Genomewide association study简 称——GWAS 全基因组关联分析—— 是指在人类全基因组范 围内找出存在的序列变 异，即单核苷酸多态 性（SNP），从中筛选 出与疾病/性状相关的
SNPs。
2
引言
概念
全基因组范围内的SNP
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小结
GWAS的概念
与传统关联分析方法的比较
单基因性状 家系连锁分析
研究基础
表型选择 研究对象——SNP与CNV 技术支持
GWAS研究成果
研究方式 未来发展展望——反思
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成果
“GWAS第一次高潮”
于人类身高、体重、血压等主要形状，以及视 网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心 病、肥胖症、糖尿病、精神分裂症、风湿性关 节炎等几十种疾病GWAS的结果。累计发表了 近万篇论文(9900篇)。确定了一系列疾病发病 的致病基因、相关基因、易感区域和单核苷酸 多态性(SNP)的变异，取得了很大成绩。
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研究方式
多阶段研究多为两阶段研究
694个体→
923个体→
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两阶段研究
第一阶段的分析可以是以个体为单位，
也可以采用DNA pooling的方法，筛选出 较少量的阳性SNP
注意：要保证SNP的敏感性和特异性
后者简单，但误差大，其估计的等位基因 的频率标准差在1%—4%之间，对检验效 能有重要影响
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研究基础
单核苷酸多态性（SNP）和拷贝数变异
(CNV)—GWAS的主要对象
随着人类基因组单体型计划的完成，收录了成千上百万的 SNP，SNP是人类基因组中最常见的遗传变异，现已被用 作第三代遗传标识。 CNV是指与参考序列相比 ,基因组中 ≥1 kb 的 DNA 片段插 入、缺失和 /或扩增 ,及其互相组合衍生的复杂染色体结构 变异。发现了成千上万的基因组拷贝数变异 (copy number variations, CNV ) ，它们能显著影响基因的表达。
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局限性
最后 , GWAS是一种发现符合常见疾病 -常见变异假
说 ( common disease common variant hypothesis) 相关 位点的方法 ,其可以确定相关位点但不能直接确定基 因本身 ,且在任何特定人群中 GWAS都不能方便地识 别罕见的风险等位基因位点（下图）
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两阶段研究
第二阶段采用更大的样本对第一阶段筛
选出的阳性SNP进行分析 注：应用大样本人群甚至在多种人群中进行
基因分型验证
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遗传统计分析
GWAS比较每个SNP等位基因频率差别多采用4格表的卡方检验，同时需对如年 龄、性别等主要混杂因素采用Logistic回lation stratification)和多重假设检验调整 (multiple testing adjusting) 是引起研结果分析误差的最主要原因
是指与参考序列相比 ,基因组中 ≥1 kb 的 DNA 片段插入 、缺失 和 /或扩增 ,及其互相组合衍生的复杂染色体结构变异
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SNP
单倍型，是单倍体基因型的简称，在遗传学上是指在同一染色体上进 行共同遗传的多个基因座上等位基因的组合
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CNV
2004年, Iafrate 等和Sebat等首次描述了人类基因组CNV, 2006年 Redon 等确定了覆 盖12% (300 Mb) 人类基因组的1 447个CNV区域(CNV region, CNVR) CNV 可能通过数量作用和质量作用两种机制引起的基因剂量改变导致表型改变 , 所以CNV全基因组关联分析(CNV association analysis) 可能更容易检测到致病遗传变 异
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资料扩展
美国加州一个与硅芯片相关的潜力大产业正在这 里兴起，那就是基因组测序技术产业。一家名为“整 合基因”（Complete Genomics，CG）的公司专为科 学家提供外包的测序服务，更绝的是，在这家公司里 做测序的，并不是研究人员，而是一排排的机器人