全基因組關聯分析常用的方法

1. 全基因組關聯分析統計分析原理

在遺傳學研究中，全基因組關聯分析（GWAS）是一種重要的統計方法。對於質量性狀，如疾病的發生與否，最常用的是病例對照研究設計。這種設計關注的是個體間的關聯，主要研究對象是那些是否患病的個體，旨在揭示遺傳因素對疾病風險的影響。

對於數量性狀，例如連續的生理指標，通常採用基於隨機人群的關聯分析。這種方法可以有效地控制混雜因素，盡管在發現顯著關聯方面可能不如病例對照研究那樣直接，但它在大規模樣本中具有較高的功效。

FBAT（Family-Based Association Test）是一種廣泛應用於家系研究的工具，它不僅能處理質量性狀，還能分析數量性狀，通過調整混雜因素來提高結果的准確性。FBAT還能探究基因與環境交互作用，以及單倍型效應，並對多重比較進行校正，提供了全面的統計分析能力。

單體型分析的引入則有其獨特價值。在多點單體型分析中，研究者能夠發現單體型與疾病表型之間的強關聯，這比單個基因位點的研究更為有力。單體型分析甚至可以幫助揭示那些未被傳統標記SNPs（單核苷酸多態性）捕捉到的疾病因果關系，為深入理解基因與疾病機制提供了新的視角。

全基因組關聯分析（Genome-wide association study）是指在人類全基因組范圍內找出存在的序列變異，即單核苷酸多態性（SNP），從中篩選出與疾病相關的SNPs。

2. 如何進行全基因組關聯分析

全基因組關聯分析（GWAS）是通過以下步驟進行的：

一、確定研究目的和樣本選擇

• 明確研究目的：首先，研究者需要明確自己想要探究的復雜性狀或疾病，例如身高、體重、糖尿病風險等。
• 樣本選擇：選擇具有代表性的研究樣本，包括患病群體和對照群體（健康或未患病群體）。樣本數量需足夠大，以確保統計結果的可靠性。

二、基因分型

• 獲取基因組數據：使用高通量測序技術或基因晶元技術對研究樣本進行基因分型，獲取樣本中數以百萬計的單核苷酸多態性（SNP）數據。
• 質量控制：對獲取的基因分型數據進行質量控制，包括剔除低質量位點、處理缺失數據等，以確保數據的准確性和可靠性。

三、統計分析

• 關聯分析：應用統計軟體對SNP數據與復雜性狀或疾病進行關聯分析，尋找與性狀或疾病相關的SNP位點。
• 結果解釋：根據統計結果，確定與性狀或疾病顯著相關的SNP位點，並評估其效應大小。

四、功能驗證和生物信息學分析

• 功能驗證：對顯著相關的SNP位點進行功能驗證，探究其如何影響基因表達、蛋白質功能等。
• 生物信息學分析：利用生物信息學工具對顯著相關的SNP位點進行進一步分析，如基因注釋、通路富集分析等，以揭示其潛在的生物學意義。

五、結果報告和討論

• 結果報告：撰寫研究報告，詳細闡述GWAS的結果，包括顯著相關的SNP位點、效應大小、功能驗證結果等。
• 討論：對結果進行深入的討論，探討其可能的生物學機制、臨床意義以及未來研究方向。