基因组学(课程笔记)-- 基因型与表型关联分析


内容提纲

基因型和表型概念

基因型(Genotype):指某一生物体全部基因信息的总称,反映生物体的遗传构成,遗传学中具体使用的基因型往往是指某一性状的基因型

表型(Phenotype):具有特定基因型的个体,在一定环境条件下,所表现出来的性状特征(形态、结构、生理、生化、行为等)或疾病状态

表型 = 基因型 + 环境

GWAS基本概念

全基因组关联分析(Genome-wide Association Study, GWAS),是研究复杂表型性状关联基因变异的方法,通过对照分析或相关性分析,在全基因组范围内找出存在的序列变异,从中筛选出与复杂表型性状相关的基因变异。

传统单基因遗传的研究方法: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和单基因遗传性状

GWAS的优势

可以对多个个体在全基因组范围的遗传变异(标记)多态性进行检测,获得基因型;将基因型与可观测的性状,即表型,进行群体水平的统计学分析;根据统计量或显著性P值筛选出最有可能影响该性状的遗传变异(标记),挖掘与性状变异相关的基因。同时GWAS的分辨率高(单碱基水平),而且研究材料来源广泛,可捕获的变异丰富,并且节省时间。

GWAS背后的技术

基因型检测---芯片与测序

基因芯片技术:高通量分型

全基因组测序技术:高通量低成本

GWAS jargon

Locus - genetic position on a chromosome, and a single base pair positon in the context of SNPs

SNP - a locus(single base pair) that exhibits variation in a population

Allele - (in the context of SNPs) - the alternative forms of a nucleotide at a particular locus

Genotype - the pair of alleles at a locus, one paternal and one maternal

Haplotype - a group of SNPs that are inherited jointly from a parent (单倍型)

Linkage disequilibrium - alleles at multiple loci that exhibit a dependence (nonrandom association)

GWAS研究基础

定义复杂性状的表型,尽可能选择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、或可用于诊断鉴别疾病的表型特征

高密度分子遗传标记:包括SNP、Indel、CNV等

GWAS适用数量性状和质量性状

数量性状:多基因控制,能够测量得到具体数值,符合正态分布;考虑到数量性状受环境影响大,建议将所有材料在同一环境下培育或养殖,或者用多年多点的数据分开分析后综合结果或取BLUP(bese linear unbiased prediction)值作为性状值进行关联分析

质量性状:单基因控制,无法用具体数值来衡量,可转换为0、1等表示,需要注意的是每个群体选取近似的样本

分级性状:表型分布类似质量性状,但实际受多基因控制(数量性状),如抗性性状,因此需要提供每一个个体精确的测量数据

多指标性状:有多个指标可以同时度量时,找出代表原表型数据变异的主成分因子,作为关联分析的表型数据

全基因组关联分析--研究方式

1、GWAS技术通过比较无关个体:(1)患者和正常人群;(2)随机人群队列的基因组多态位点,找出疾病特异性的遗传标记,从而识别出某种疾病或表型的发病机制或相关位点。理论上,检测到的多态位点越多,识别关键位点的可能性就越大

2、单阶段和多阶段:(单阶段)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和疾病/性状的关联,早期的GWAS研究中应用较多;(多阶段)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,第二阶段采用更大的样本集对第一阶段筛选出的阳性SNP进行分析。

GWAS统计分析方法

1)Each SNP is an independent test (每一个SNP都要进行独立的检验)

2)Associations are tested by comparing the frequency of each allele in cases and controls

3)Odds ratio:(比值比/优势比)strength of association. It is a measure of effect size, or strength of association

odds = P/(1-P) . For example , if probability of winning is 50%, odds is 0.5/(1-0.5) = 1; if probaility of winning is 75%, odds is 0.75/(1-0.75) = 3.

OR = 1 , no association

OR > 1, allele T increases risk

OR < 1, allele G increases risk

4)P - value :chi-square test

多重检验矫正(Multiple Hypothesis Testing)

Correction for multiple testing

The false discovery rate(FDR)

The Bonferroni correction

连锁不平衡(Linkage disequilibrium)

群体内不同位点等位基因间的非随机性组合的关系,即当位于同一染色体的两个基因座(A,B)基因型同时存在的概率,大于群体中因随机分布而同时出现的概率时,就称这两个点处于LD状态。如果A和B存在着显著的连锁不平衡,那么B就可以作为A的标记。

GWAS study design

* 首先是发现的SNP信息随着sample的增加也是显著增加的。如果是针对疾病做研究的话,那就可以将样本分为case组和control组。如果是针对某个性状做研究的话,就可以不用去分

* 对基因型进行获取,分别有芯片和全基因组测序的方法。

* 然后可以做一些SNP的分析,例如曼哈顿图这一类的统计检验,看这些SNP是在哪个染色体上是比较significant

* 之后就可以找一些连锁不平衡的Block

GWAS局限性

GWAS是一种发现符合“常见疾病-常见变异假说”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都不能方便的识别罕见的风险等位基因位点。


EWAS(Epigenome - wide assciation study, 表观基因组关联分析)

与GWAS形成互补,将表观遗传学变异和复杂疾病或性状进行关联,将表观遗传学层面对复杂疾病的致病原因或性状关联进行解读,找到与致病原因相关或复杂性状相关的表观遗传学变异位点。

通过检测整个基因组成千上万特异表观修饰差异(比如DNA核苷酸上甲基分布),来鉴别出疾病中常见的表观突变或与复杂性状密切相关的表观修饰

DNA甲基化是表观组关联研究的热点

* Dynamic Nature(动态性):绝大多数环境和行为因素都能影响DNA甲基化

* Quantitative Accuracy(定量准确):DNA甲基化的定量能达到1%分辨率

* Reversibility(可逆性):受环境或行为影响发生的DNA甲基化改变具有可逆性


全基因组/表观组关联知识库

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