gwas原理

1、全基因組關(guān)聯(lián)分析（GenomewideAssociationStudy）是利用高通量基因分型技術(shù)，分析數(shù)以萬計的單核苷酸多態(tài)性（SNPs）以及這些SNPs與臨床表型和可測性狀的相關(guān)性。簡單地理解全基因組關(guān)聯(lián)分析，GWAS就是標記輔助選擇在全基因組范圍上的應(yīng)用，在全基因組層面上開展大樣本的、多中心的、重復(fù)驗證的技術(shù)，并對相關(guān)基因與復(fù)雜性狀進行關(guān)聯(lián)研究，從而全面地揭示出不同復(fù)雜性狀的遺傳機制和基礎(chǔ)。GWAS是一項開創(chuàng)性的研究方法，因為它可以

2、在以前很難達到的分辨率水平上對成千上萬無關(guān)樣本的全基因組進行研究，且不受與疾病有關(guān)的先驗性假設(shè)的限制，GWAS在全基因組范圍、零假設(shè)性較候選基因研究都邁出了重要的一步，而且隨著高通量測序成本的降低，GWAS在人類疾病以及畜禽經(jīng)濟性狀的研究上都表現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢。GWAS的優(yōu)勢除了可以一次性檢測到數(shù)以萬計的SNPs信息，從而提高試驗效率以及檢驗功效以外，其還有其他兩個顯著的優(yōu)勢，主要表現(xiàn)在：（1）對未知信息的基因進行定位探索。傳統(tǒng)的QTL定

3、位僅僅限于對已知的候選基因進行分析探索，而GWAS是對全基因組的范圍內(nèi)的所有位點進行關(guān)聯(lián)分析，因此其擁有更廣泛的關(guān)聯(lián)信息，相比候選基因分析GWAS更有可能找到與性狀真正關(guān)聯(lián)的候選基因，因此不再受到預(yù)先假設(shè)的候選基因的限制。（2）對于GWAS在研究不同的復(fù)雜性狀之前，不需要像以往的研究一樣“盲目地”預(yù)設(shè)一些假定條件，而是通過在病理和對照組中，有目的地比較全基因組范圍內(nèi)所有SNPs的等位基因頻率或者通過家系進行傳遞不平衡檢驗（TDT，Tra

4、nsmissiondisequilibriumtest），從而找出與復(fù)雜性狀顯著相關(guān)的序列變異。到目前為止，利用全基因組關(guān)聯(lián)分析研究已經(jīng)挖掘出眾多與各種復(fù)雜性狀相關(guān)聯(lián)的基因和染色體區(qū)域，在這些被新鑒定出的位點和區(qū)域中，只有小部分結(jié)果位于以前對這些性狀研究的區(qū)域之中或者附近，絕大多數(shù)位于以前從未被研究過的區(qū)域，GWAS的研究結(jié)果表明以前沒有被納入研究的未知區(qū)域有可能應(yīng)當(dāng)控制在23%30%之間。對于單核苷酸多態(tài)性的質(zhì)量控制主要包括了：（1）

5、SNP檢出率（SNPcallrate），同樣指對于某一個SNP位點，被成功檢測到的樣本與所有樣本的比值，一般要求在90%以上。（2）較小等位基因頻率（minallelefrequency，MAF），對于那些MAF較小的SNPs，能得到的信息量很少，而且目前GWAS對這些SNP的檢驗效能也不高。通常對于MAF的要求需要在3%以上。（3）哈代溫伯格平衡（HardyWeinbergequilibrium，HWE）檢驗，HWE可以有助于確定那些

6、有明顯基因分型錯誤的SNPs。因此一般要求位點SNP的等位基因頻率符合哈代溫伯格平衡。1.3GWAS結(jié)果多重檢驗校正結(jié)果多重檢驗校正多重假設(shè)檢驗所引起的I型錯誤擴大和假陽性關(guān)聯(lián)是全基因組關(guān)聯(lián)分析研究面臨的難題之一。多重假設(shè)檢驗的次數(shù)取決于待研究的基因組標記的數(shù)量，而檢驗的效率又取決于多重假設(shè)檢驗的次數(shù)。如今，有多種方法可以用來校正GWAS中多重檢驗后的P值，用來減少假陽性的出現(xiàn)。1.4Bonferroni校正法校正法即對于每個檢驗位點的