gwas 遗传概念
GWAS（Genome-Wide Association Study）是一种遗传学研究方法，通过对大规模人群进行基因组全面关联分析，探索基因变异与个
体间特定性状或疾病的关联。
GWAS的核心思想是与广泛基因变异进行关联研究，从而识别基因组上与特定性状或疾病相关的单核苷酸多态性（SNPs）。GWAS方法通
常涉及两个主要步骤：
1. 样本收集和基因分型：收集大量人群样本，并进行基因组DNA 提取和基因分型，通常使用高通量的基因测序或SNP芯片技术。
2. 统计分析和结果解释：对个体的基因型数据进行统计分析，
寻找与特定性状或疾病相关的SNPs。常见的统计方法包括卡方检验、
线性回归分析等。通过计算每个SNP的关联程度（P值）和效应大小，可以确定是否存在显著关联。
GWAS已经成功地发现了许多与复杂性疾病（如心血管疾病、自身免疫性疾病等）和一些人口性状（如身高、体重等）相关的基因变异。通过GWAS的研究结果，可以进一步理解疾病的遗传基础，并为个体化
医疗、疾病预防和治疗提供重要的基因信息。
OR值的意义和计算公式，和95% CI (2008-11-18 09:04:51) 转载▼ 标签： 分类：统计遗传概念 杂谈 OR值的全称是odd ratio, 又称比值比，对于发病率很低的疾病来说，它是OR 值即是相对危险度的精确估计值。 计算公式如下： Odd ratio, 95% CI 假定我们要鉴别一个基因（或者标记位点SNP）有两个等位基因（等位）:记为Allele 1Allele 2 Allele 1Allele 2 病例A B 对照C D odds 值在病例和对照可以计算如下： 病例Allele 1Odds = A (A + B)/ B (A + B) = A / B 对照Allele 1Odds = C (C + D) / D (C + D) = C / D 那么在这一点Allele 1的OR值可以计算如下： Odds Ratio = (A / B)/(C / D) = A D/ B C 同样的，95% Confidence Intervals (CIs) 值可以计算如下： 95% CI of ln(OR) = ln(OR)±1.96(1/A + 1/B + 1/C + 1/D)0.5 95% CI of OR = e95% CI of ln(OR)、 logistic回归中，OR值=1，表示该因素对疾病的发生不起作用OR值大于1，表示该因素是一个危险因素 OR值小于1，表示该因素是一个保护因素 同时最好要算出它的95%CI
OR为比值比，也称优势比 当我们已知疾病的发生状况，比较疾病组与非疾病组危险因素暴露的情况差异时（即回顾性研究时），用OR进行定量描述。OR是否有意义还要看其P值，一般95%CI 上限小于1时说明可能是保护因素，相反如果下限大于1则说明可能是危险因素。 ln(OR)近似服从正态分布，因此在计算OR值置信区间的时候都是先计算ln(OR)置信区间，再计算OR置信区间（参考： https://www.doczj.com/doc/c019060217.html,/pmc/articles/PMC1127651/， https://www.doczj.com/doc/c019060217.html,/bt/products/bio_epi/scripts/mod12.pdf， https://www.doczj.com/doc/c019060217.html,/faculty/gerstman/StatPrimer/case-control.pdf） 参考资料1（维基）：https://www.doczj.com/doc/c019060217.html,/wiki/Odds_ratio# 定义：Definition in terms of group-wise odds If the probabilities of the event in each of the groups are p1(first group) and p2(second group), then the odds ratio is: where q x = 1 ?p x. An odds ratio of 1 indicates that the condition or event under study is equally likely to occur in both groups. 参考资料2：https://www.doczj.com/doc/c019060217.html,/snp-tools-excel/ 例子1： 例子2：
拷贝数变异及其研究进展 摘要：拷贝数变异(Copy number variations, CNVs)主要指1kb-1Mb的DNA片段的缺失、插入、重复等。文章主要介绍了CNVs的基本知识及其机理，着重介绍了其各种检测技术，并进一步阐明CNVs对人类疾病及哺乳动物疾病的影响。此外，对其研究发展进行可行性展望。 关键词：拷贝数变异机理检测技术疾病 2004年，两个独立实验小组几乎同时报道，在人类基因组中广泛存在DNA片段大小从 1 kb到几个Mb范围内的拷贝数变异(CNVs)现象。在2006 年的《Nature》杂志上,来自英国Wellcome Sanger研究所以及美国Affymetrk公司等多国研究人员组成的研究小组公布了第1张人类基因组的第1代CNV图谱，后续又有3篇文章陆续发表在《Nature Genetics》和《Genome Research》杂志上，聚焦这一重大发现。受到检测手段的限制，这类遗传变异直到最近2年才为研究者所重视，并迅速成为当前人类遗传学研究的热点。CNVs 最初在患者的基因组中发现，但后来发现CNVs也大量存在于正常个体的基因组内，主要引起基因(或部分基因)的缺失或增多。拷贝数的变异过程既与疾病相关，也与基因组自身的进化有关。 针对CNVs的发现，美国遗传学家JamesR.Lupski提出“我们不能再将人与人之间的差异想当然地认为仅是单碱基突变的结果，因为还存在更复杂的来自于CNVs的结构性差异”。Lupski认为，CNVs的发现将改变人类对遗传学领域的认知，并将影响19世纪被誉为“遗传学之父”的孟德尔及 1953年发现“DNA双螺旋”的弗兰西斯•克里克与吉姆•沃特森所确立的人类遗传学基准 1 CNV概述 1.1 CNV的概念 基因组变异包括多种形式，包括SNPs，数目可变串联重复位点VNTRs (微卫星等），转座元件 (Alu序列等），结构变异（重复、缺失、插入等）。CNVs指大小从1kb到1Mb 范围内亚微观片段拷贝数突变，这些拷贝片段的缺失、复制、倒置等的变异都统称为CNVs,但不包括由转座子的插人和缺失引起的基因变异（如0-6kb Kpn I重复）[1]。由于多态是用于描述在一定人群中某个等位基因的频率不低于1%，但到目前为止，多数人类的CNVs 频率还未知[2]。目前发现的CNVs 都收录在人类基因组变异数据库中，CNVs平均大小为118 kb。全世界范围内的CNVs研究目标是：建立人类基因组的CNVs地图集，以及建立CNVs与表型、CNVs与SNPs等方面的关系。 1.2 CNV产生机理 美国学者Redon等认为，CNV可以被认为是简单的DNA结构变化（如单一片段的扩增、缺失、插入），或者可能是复杂的染色体扩增、缺失和插入的各种组合形式。在人类基因组的研究中发现，CNV在基因组中的分布似乎是有一定规律的，它常发生在同源重复序列或DNA重复片段之内或之间的区域，且CNV和基因组的DNA重复序列（SD)呈极显著正相关。由此，学者们认为,CNV的发生或者说绝大多数CNV的发生是非等位基因同源重组（NAHR)的结果[3]。
第一章医学科学研究概述 21世纪是知识经济、信息科学和科技竞争日趋激烈的世纪，医学领域也不例外。由于医学研究的对象主要是人，而人类不仅有生理活动，还具有心理活动和明显的社会属性，所以医学被认为是兼具自然科学和社会科学属性的综合性学科，其研究方法的要求更高、更严。 医学科学研究简称医学科研，是在医学专业理论的指导下，围绕人类身心健康，对尚未研究或尚未深入研究的健康相关事物、现象进行探讨，旨在揭示矛盾的内部联系与客观规律，从而比较客观、正确地提出新观点、新理论和新技术，并对其进行评价。它是提高对疾病、健康的认识和比较各种医疗保健方法效果的重要途径，其目的是为改进医疗和保健措施等提供科学依据。 第一节医学科研的发展 医学的发展，在历经了古代经验医学的奠基阶段和近代实验医学的发展阶段之后，从19世纪后半叶20世纪初进入第三个阶段——现代医学。社会生产力和自然科学技术作为医学发展的物质基础，其发展水平不同，对医学水平发展起指导作用的科学自然观和科学方法论的发展水平也不同，致使医学科研经历了三个历史发展阶段，产生了不同水平的科研成果和医学理论与技术。科学方法论是医学科研发展的向导。随着科学方法论的发展，医学科研经历着整体时代→分析时代→系统时代的发展历程。 一、医学科研的发展简史 纵观世界医学发展的历史，医学科研的发展可以划分为以下三个阶段。 (一)古代经验医学——整体方法论（公元前400年至16世纪） 这一时期是医学方法论的初期发展阶段。这一时期的医学根据朴素唯物主义的自然观，从整体上把握人体及其与环境的联系，采用整体观察的方法考察人体及其疾病。这种科学认识的整体方法论，强调对人体生命和疾病进行客观实际的整体观察，把观察到的客观现象综合概括为理性认识。古代经验医学通过对人体的生命现象和疾病现象的大量观察和综合概括，建立起第一个科学的人体观和疾病观，从而战胜了当时占统治地位的“鬼神致病”邪说，使医学从巫术中解放出来，上升为初步的科学。这一发展阶段的代表成果有古希腊医学家希波克拉底的“四体液说”和古罗马医学家盖伦的“肝为生命中枢”模型。
人类复杂性疾病与GWAS 全基因组关联分析因其在复杂性疾病中的研究优势而广泛应用，已在多种疾病中取得了重大突破。 标签：全基因组关联研究；GWAS；复杂性疾病。 一、概念 复杂性疾病是由多个基因及环境因素相互作用所致，且在家系中不符合孟德尔规律，因此单基因病连锁分析方法在复杂疾病遗传学研究中很难奏效。1996年Risch和Merikangas的研究显示在常见复杂疾病遗传学研究中关联研究的效力，并提出全基因组关联研究（GWAS）的概念[1]。GWAS指在全基因组层面上，开展多中心、大样本、反复验证的基因与疾病的关联研究，是通过对大规模的群体DNA样本进行全基因组高密度遗传标记分型，从而寻找与复杂疾病相关的遗传因素的研究方法，全面揭示疾病发生、发展与治疗相关的遗传基因。这一研究方法的出现及广泛采用为人们打开了一扇通往研究复杂疾病的大门。自2005年Science杂志报道第一项公开发表利用商业化基因芯片进行复杂疾病GWAS研究并成功发现一个与年龄相关的视网膜黄色雀斑有显著关联的基因CFH[2]，此后一系列GWAS陆续展开，至今在肿瘤、内分泌、心血管、自身免疫性疾病、精神类疾病等诸多复杂疾病领域均取得了突出成果，显示出了在复杂疾病的基因组学研究中的优势，人类基因组和疾病的研究进入了一个新的阶段。 二、各复杂性疾病与GWAS 1、癌与GWAS 以“癌”或“Cancer”和“GWAS”为主题词，时间限定在2005-01-01以后，学科领域选中“医药卫生科技”，可在中国知网上搜得159篇中英文献，包含了人体各个系统的肿瘤，以“食管癌”的报道居多，李薇等在自己的论著中提到日本学者Cui等发现4q23区域ADH1B基因中rs1229984以及12q24.1区域AL-DH2基因中rs671与食管鳞状上皮细胞癌（ESCC）相关；国内Wang等研究证实了2个以往未报告过的rs2274223（10q23.3区域PLCE1基因）和rs13042395（20p13区域C20orf54基因）与ESCC相关联[3]。随后又有陆续发表了中国人群中食管癌的另一个GWAS研究成果RUNX1以及新发现的有意义的食管癌的易感性区域5q11，6p21和21q22[4]。 2、内分泌疾病与GWAS GWAS在内分泌系统疾病研究中也已取得了一定成效，尤其是在糖尿病上，GWAS 研究发现多个与1型糖尿病的相关位点，如HLA 、IFIH1、CTLA4等。2型糖尿病一直是GWAS研究的焦点，应用GWAS也发现多个与之相关的单核苷酸多态性位点，如IGF2BP2、CDKN2A-2B、TCF7L2 [5]。另外，在自身免疫
gwas研究基本概念1 【最新版】 目录 1.GWAS 的定义和背景 2.GWAS 的研究方法 3.GWAS 的应用领域 4.GWAS 的优势和局限性 正文 1.GWAS 的定义和背景 GWAS，全称为 Genome-Wide Association Study，即全基因组关联研究，是一种用于寻找基因与特定疾病或性状之间关联的研究方法。这种方法基于大量人群的基因型和表型数据，通过统计分析来鉴定疾病相关基因。GWAS 在遗传学和医学研究领域具有重要意义，有助于我们深入了解疾病 的遗传基础，为诊断、治疗和预防相关疾病提供新的思路。 2.GWAS 的研究方法 GWAS 的研究方法主要包括以下几个步骤： （1）收集样本：首先需要收集大量的病例和对照组样本，这些样本 通常包括基因型数据和表型数据。 （2）数据处理：对收集到的数据进行清洗和质量控制，以确保数据 的可靠性。 （3）关联分析：利用统计方法对基因型数据和表型数据进行分析， 寻找两者之间的关联。 （4）结果评估：根据关联分析的结果，评估基因与疾病或性状的关 联程度。
（5）验证：通过实验室验证和功能研究等方法，确认关联结果的准确性。 3.GWAS 的应用领域 GWAS 在许多疾病领域都取得了显著的研究成果，包括心血管疾病、肿瘤、糖尿病、自身免疫性疾病等。此外，GWAS 还在复杂性状研究中取得了突破，如身高、体重、智商等。通过 GWAS 研究，我们可以更好地了解疾病的遗传机制，为疾病的预防和治疗提供新靶点。 4.GWAS 的优势和局限性 GWAS 的优势在于其能够全面评估基因组中的所有基因与疾病或性状的关联，具有较高的统计效力。然而，GWAS 也存在一定的局限性：（1）人群样本的异质性：不同人群的遗传背景和环境因素可能影响GWAS 结果的可靠性。 （2）多效性和 pleiotropy：一个基因可能与多种疾病或性状相关，或者一个疾病可能受多个基因的影响，这增加了分析的复杂性。 （3）关联不等于因果：GWAS 只能确定基因与疾病或性状的关联，而不能确定因果关系。要确认因果关系，还需要进一步的功能研究。 总之，GWAS 作为一种研究基因与疾病或性状关联的方法，在遗传学和医学领域具有重要意义。
gwas 遗传概念 【原创版】 目录 1.GWAS 的定义和背景 2.GWAS 的应用领域 3.GWAS 的优缺点 4.我国在 GWAS 方面的研究和进展 正文 一、GWAS 的定义和背景 GWAS，全称为 Genome-Wide Association Study，即全基因组关联研究，是一种通过研究个体基因组中的单核苷酸多态性（SNPs）与特定性状或疾病之间的关联，进而寻找相关基因的研究方法。GWAS 在遗传学领域具有重要的意义，它为我们提供了一个全面、高效的寻找关联基因的途径。 二、GWAS 的应用领域 1.复杂疾病的研究：通过 GWAS，可以找到与复杂疾病相关的基因，从而为疾病的预防和治疗提供新的思路。 2.药物研发：GWAS 可用于寻找特定药物作用靶点，从而加速新药的研发进程。 3.基因功能研究：GWAS 可为研究者提供大量与特定性状相关的基因信息，有助于深入研究基因功能。 4.农业育种：在农业领域，GWAS 可用于研究作物的产量、抗病性等重要性状，为农业育种提供重要依据。 三、GWAS 的优缺点 优点：
1.高效性：GWAS 可以在短时间内对大量个体进行研究，提高研究效率。 2.全面性：GWAS 可同时研究基因组中的所有 SNPs，具有较高的全面性。 3.可重复性：由于 GWAS 基于客观数据进行研究，因此具有较高的可重复性。 缺点： 1.关联性不等于因果性：GWAS 只能找到关联性，而不能确定因果性，因此需要进一步验证和研究。 2.样本质量要求高：GWAS 对样本质量要求较高，若样本质量不佳，可能导致研究结果的偏差。 3.多态性影响：由于人类基因组中存在大量的多态性，可能影响研究结果的准确性。 四、我国在 GWAS 方面的研究和进展 我国在 GWAS 方面取得了一系列重要成果。例如，我国科学家通过对大量人群进行 GWAS 研究，发现了与高血压、糖尿病等疾病相关的多个基因。此外，我国还在农业领域利用 GWAS 技术进行了大量作物育种研究，取得了显著的成果。 总之，GWAS 作为一种研究全基因组关联的方法，在遗传学领域具有重要的意义。
s-ldsc方法 S-LDSC（Sumheritable LD Score regression）方法是一种基因 组关联分析（Genome-wide association study，GWAS）的统计方法， 它能够分析复杂疾病与多个表型特征之间的遗传相关性。在这篇文章中，我们将详细介绍S-LDSC方法的原理、应用和优势。 S-LDSC方法的原理基于遗传相关性和遗传贡献的概念。遗传相关 性是指基因组中两个不同位点之间的统计关联程度。而遗传贡献则是 指一个位点对一个特定表型特征的影响程度。通过S-LDSC方法，我们 可以将这两个概念结合起来，量化每个位点对于复杂疾病或其他表型 特征的遗传贡献度。 S-LDSC方法的应用分为三个主要步骤：数据预处理、建立统计模 型和结果解释。首先，我们需要收集大规模的GWAS数据，包括疾病的 基因型数据和对应的表型特征。然后，我们使用已有的工具对数据进 行质控和预处理，包括去除低质量的位点和个体，调整遗传异质性等。接下来，我们需要建立统计模型，计算每个位点对于表型特征的遗传 贡献度。这一过程中，我们使用基因型数据计算遗传相关性，并结合
随机效应模型估计遗传贡献。最后，我们根据结果解释每个位点的遗 传贡献度，并对结果进行验证和验证。 S-LDSC方法的优势主要体现在以下几个方面。首先，相比于传统 的单基因分析方法，S-LDSC方法可以同时考虑多个位点对表型特征的 遗传贡献，从而提高了分析的精确度和准确性。其次，S-LDSC方法能 够直接估计复杂疾病的遗传贡献，而无需依赖于单个基因的研究结果。这样可以避免对复杂疾病的理解局限于个别基因的突破口。此外，S-LDSC方法的计算效率相对较高，能够处理大规模的数据集。 除了上述的优势，S-LDSC方法还存在一些限制。首先，S-LDSC方 法只能估计单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms，SNPs）对表型特征的遗传贡献，而无法考虑结构变异、重复序列等其 他遗传变异形式。其次，S-LDSC方法也受到人口结构、环境因素等干 扰的影响，需要进行一定的校正和调整。另外，由于S-LDSC方法仍然 属于新兴的研究领域，其方法细节和结果的解释还需要进一步改进和 验证。 总的来说，S-LDSC方法是一种有效的分析复杂疾病与表型特征遗 传相关性的方法。它能够综合考虑多个位点的遗传贡献，提高了分析
gwas研究基本概念1 摘要： 1.GWAS 的定义和背景 2.GWAS 的研究方法 3.GWAS 的应用领域 4.GWAS 的优势和局限性 正文： 1.GWAS 的定义和背景 GWAS，全称为Genome-Wide Association Study，即全基因组关联研究，是一种用于研究复杂疾病和性状的遗传学方法。随着人类基因组计划的完成，科学家们发现很多疾病和性状都是由多个基因以及基因与环境之间的相互作用共同影响的。因此，传统的单一基因研究方法已经无法满足对这些复杂疾病和性状的研究需求。GWAS 应运而生，它通过研究大量的人群样本，寻找与疾病或性状相关的基因变异，从而揭示疾病的遗传机制。 2.GWAS 的研究方法 GWAS 的研究方法主要包括以下几个步骤： （1）样本收集：首先需要收集大量的病例和对照组样本，这些样本通常包括血液、唾液或者细胞等生物组织。 （2）基因型检测：对收集到的样本进行基因型检测，获取每个个体的基因信息。 （3）数据分析：利用统计学方法对检测到的基因型数据进行分析，寻找与
疾病或性状相关的基因变异。 （4）结果验证：对发现的关联信号进行实验室验证，确认其与疾病或性状的关联性。 3.GWAS 的应用领域 GWAS 在许多疾病和性状的研究中取得了重要成果，例如糖尿病、高血压、抑郁症、肿瘤等。通过GWAS 研究，科学家们已经发现了许多与这些疾病和性状相关的基因变异，为疾病的预防和治疗提供了新的思路。 4.GWAS 的优势和局限性 GWAS 的优势主要体现在以下几个方面： （1）研究范围广泛：GWAS 可以同时研究大量的基因和位点，提高了研究的效率。 （2）样本量庞大：GWAS 通常需要大量的样本进行研究，这样可以提高研究的统计学效力，减少假阳性结果。 然而，GWAS 也存在一些局限性： （1）关联不等于因果：GWAS 发现的关联信号只能表明某个基因变异与疾病或性状存在关联，但不能确定其因果关系。 （2）多基因疾病复杂性：许多疾病都是由多个基因以及基因与环境之间的相互作用共同影响的，GWAS 研究难以完全揭示这些复杂性。
在进行GWAS（全基因组关联研究）时，我们经常会遇到一个关键概念，那就是标记对表型的解释率。那么，标记对表型的解释率到底是什么？它又是如何进行计算的呢？接下来，我将为您详细介绍这个概念和其计算原理。 1. 什么是标记对表型的解释率？ 标记对表型的解释率，也称为SNP（单核苷酸多态性）的解释率，是一种衡量基因变异对表型差异贡献的指标。在GWAS中，研究者通过检测基因组的数百万个SNP，来寻找与感兴趣特征相关的遗传变异。而标记对表型的解释率则能够帮助我们了解每个SNP对表型差异的贡献程度。 2. 计算原理 标记对表型的解释率的计算原理涉及到遗传学和统计学的知识。在GWAS中，常用的计算方法包括基因组的相关性和遗传方差分解。 •基因组的相关性：通过计算SNP与表型之间的相关性，来评估不同基因对表型的解释能力。常用的方法包括Pearson相关系数和Spearman秩相关系数等。 •遗传方差分解：遗传方差分解是一种常用的方法，用来评估基因对表型的解释率。这种方法将总体的表型差异分解成遗传因素和环境因素两部分，从而得到基因对表型的解释率。
3. 个人观点和理解 对于GWAS中的标记对表型的解释率，我个人认为其计算原理十分 重要。通过对标记对表型的解释率进行计算和评估，我们能够更加准 确地了解每个SNP对表型的影响程度，从而为遗传性疾病的研究提供 重要线索。 标记对表型的解释率对于GWAS研究具有重要意义。通过深入理解 和计算标记对表型的解释率，我们能够更好地揭示基因与表型之间的 关联，为遗传疾病的研究提供有力支持。 通过上述介绍，相信您已经对GWAS中的标记对表型的解释率有了 更深入的理解。希望这篇文章能够帮助您更好地掌握这一关键概念。 标记对表型的解释率在GWAS研究中扮演着至关重要的角色。在这个过 程中，研究者试图找出与特定表型或疾病相关的遗传变异。通过评估 每个单核苷酸多态性（SNP）对表型的贡献程度，我们可以了解基因变 异对特定特征的影响程度，为我们提供重要的遗传信息。 在解释标记对表型的解释率时，我们需要考虑基因组的相关性和 遗传方差分解两种计算方法。基因组的相关性是一种常用的计算方法，通过衡量SNP与表型之间的相关性，来评估不同基因对表型的解释能力。这种方法能够帮助我们识别出对表型差异具有显著影响的基因。 另一种常用的计算方法是遗传方差分解。这种方法将总体的表型 差异分解成遗传因素和环境因素两部分，从而得到基因对表型的解释
利用生物信息学分析疾病基因人类疾病是人类健康的威胁，其复杂性让我们需要了解更多关 于基因与疾病之间的关系。基因意味着生物个体的遗传信息，而 疾病则是个体健康状态的一种异常现象。事实上，基因变异与遗 传学因素经常会导致疾病进一步的发展，这就需要我们利用生物 信息学的方法进行分析。本文将简要介绍生物信息学的应用，并 探究如何使用生物信息学工具来分析疾病基因。 一、生物信息学的应用 生物信息学是一门研究大型分子生物信息的交叉学科，涉及计 算机科学、数学和生物学。生物信息学主要研究生物大分子的结构、功能、进化以及调控，其目的是利用计算机和其他技术手段 处理和解析大量的生物数据。这些数据可以包括基因组、蛋白质组、代谢组、转录组、蛋白质结构及其相互作用等方面的信息。 生物信息学的应用非常广泛，涉及到很多生命科学领域，包括： 1.基因组学：研究基因组的结构、功能及遗传变异对生物进化 和表型的影响；
2.蛋白质组学：研究蛋白质在不同环境中的表达、结构、功能 和相互作用； 3.代谢组学：研究细胞代谢通路以及细胞内代谢产物的定量和 定性分析； 4.转录组学：研究基因转录和RNA的稳定性、结构和功能； 5.结构生物学：研究蛋白质分子的三维结构和它与其他化合物 的相互作用； 6.系统生物学：综合应用多种数据集，研究复杂生物系统之间 的关系和相互作用。 生物信息学的应用可以帮助我们更好地理解和分析生物学现象，并为疾病研究带来了全新的机遇。 二、利用生物信息学分析疾病基因
生物信息学的应用已经在疾病研究中得到了广泛的应用，其中最重要的应用之一是利用生物信息学的方法分析疾病基因。疾病基因是指导致疾病的基因或某个基因突变的变种。下面我们将介绍如何使用生物信息学工具来分析疾病基因。 1.数据库 相关数据库是分析疾病基因的关键，这里我们介绍一些重要的生物信息学数据库： 1.1 OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man) OMIM数据库包含了所有已知人类遗传疾病的基因、表型及其影响的信息。OMIM可以提供高质量的遗传疾病信息，可以帮助研究者进行遗传关联研究和突变的功能预测。 1.2 ClinVar
全基因组关联分析(GWAS)解决方案 ※ 概述 全基因组关联研究（Genome-wide association study，GWAS）是用来检测全基因组范围的遗传变异与 可观测的性状之间的遗传关联的一种策略。2005年，Science杂志报道了第一篇GWAS研究——年龄相关性黄 斑变性，之后陆续出现了有关冠心病、肥胖、2型糖尿病、甘油三酯、精神分裂症等的研究报道。截至2010年 底，单是在人类上就有1212篇GWAS文章被发表，涉及210个性状。GWAS主要基于共变法的思想，该方法是 人类进行科学思维和实践的最重要工具之一；统计学研究也表明，GWAS很长时期内都将处于蓬勃发展期（如 下图所示）。 基因型数据和表型数据的获得，随着诸多新技术的发展变得日益海量、廉价、快捷、准确和全面：如 Affymetrix和Illumina公司的SNP基因分型芯片已经可以达到2M的标记密度；便携式电子器械将产生海量的表型 数据；新一代测序技术的迅猛发展，将催生更高通量、更多类别的基因型，以及不同类别的高通量表型。基于 此，我们推出GWAS的完整解决方案，协助您一起探索生物奥秘。 ※ 实验技术流程 ※ 基于芯片的GWAS Affymetrix公司针对人类全基因组SNP检测推出多个版本检测芯片，2007年5月份，Affymetrix公司发布了 人全基因组SNP 6.0芯片，包含90多万个用于单核苷酸多态性（SNP）检测探针和更多数量的用于拷贝数变化（CNV）检测的非多态性探针。因此这种芯片可检测超过180万个位点基因组序列变异，即可用于全基因组 SNP分析，又可用于CNV分析，真正实现了一种芯片两种用途，方便研究者挖掘基因组序列变异信息。 Illumina激光共聚焦微珠芯片平台为全世界的科研用户提供了最为先进的SNP（单核苷酸多态性）研究平 台。Illumina的SNP芯片有两类，一类是基于infinium技术的全基因组SNP检测芯片（Infinium™ Whole Genome Genotyping），适用于全基因组SNP分型研究及基因拷贝数变化研究，一张芯片检测几十万标签SNP位点，提 供大规模疾病基因扫描(Hap660,1M)。另一类是基于GoldenGate™特定SNP位点检测芯片，根据研究需要挑选SNP位点制作成芯片(48-1536位点)，是复杂疾病基因定位的最佳工具。 罗氏NimbleGen根据人类基因组序列信息设计的2.1M超高密度CGH芯片，可以在1.1Kb分辨率下完成全基 因组检测，可有效检测人基因组中低至约5kb大小的拷贝数变异。
gwas blink模型的效应值 GWAS（Genome-wide association study）是一种基因组范围内的关联研究方法，主要用于分析人类复杂性疾病的遗传基础。灵敏的GWAS技术可以提供大量的遗传信息，包括与疾病相关的遗传变异位置和效应。 在进行GWAS研究时，一个关键的概念是“效应值”，它是指某个遗传变异与疾病发生的相关程度大小。在GWAS的Blink模型中，通过对遗传变异和基因表达的关联进行建模，并通过数学模型计算出每个遗传变异和基因表达的效应值。 具体而言，Blink模型的效应值是通过以下步骤计算得出的： 1. 基因表达量标准化 首先，需要对基因表达量进行标准化处理。这是因为基因表达量通常有很大的变异性，所以需要将它们标准化为均值为零、标准差为一的分布，以方便进一步的计算。 2. 遗传变异与基因表达关联建模 接下来，需要建立遗传变异和基因表达之间的关联模型。一种常用的模型是线性回归 模型，它可以通过计算遗传变异和基因表达之间的相关系数来描述它们之间的关系。 3. 效应值的计算 通过上述模型，可以计算出每个遗传变异和基因表达之间的效应值。该值表示遗传变 异对基因表达的影响大小，其大小与疾病相关性有关。具体而言，效应值正值表示遗传变 异增加了基因表达的量，而负值则表示减少了基因表达的量。这些效应值可以用来评估遗 传变异与疾病之间的关系。 总之，GWAS的Blink模型可以通过建模遗传变异和基因表达的关联关系，计算出每个遗传变异和基因表达之间的效应值。这些效应值可以提供重要的遗传信息，帮助我们深入 了解人类复杂性疾病的遗传基础，并为疾病的预测和治疗提供重要的指导。
基因组膨胀因子计算gwas meta 解释说明 1. 引言 1.1 概述 在过去的几十年中，基因组关联研究(Genome-Wide Association Study, GWAS) 已经成为遗传学和生物医学领域中最常用的研究方法之一。通过GWAS，我们能够鉴定与复杂性疾病和其他性状相关联的遗传变异。然而，尽管GWAS 已经取得了许多重要的发现，但其解释能力仍然受到限制。 1.2 文章结构 本文主要探讨基因组膨胀因子对GWAS Meta分析结果的影响，并详细介绍了基因组膨胀因子计算方法。文章由以下几个部分组成： 引言：包括对GWAS Meta分析和基因组膨胀因子计算的概述、文章结构以及目的进行阐述。 GWAS Meta分析：介绍GWAS简介以及Meta分析概述，为后续说明基因组膨胀因子计算对GWAS Meta分析结果的影响做铺垫。 基因组膨胀因子计算对GWAS Meta的影响：解释基因组膨胀因子的定义与意义，并深入探讨其对GWAS结果产生影响的机制。此外，还将阐述GWAS Meta
中基因组膨胀因子计算的重要性和必要性。 实例说明: 使用基因组膨胀因子计算解释GWAS Meta结果：描述数据收集和处理方法，针对一个具体示例进行基于基因组膨胀因子计算的GWAS Meta结果的解释过程，并展开讨论分析。 结论与展望：总结本研究成果，同时对未来进一步基于基因组膨胀因子计算的GWAS Meta研究方向进行探讨。 1.3 目的 本文旨在深入研究基因组膨胀因子对GWAS Meta分析结果的影响，并详细介绍其计算方法。通过实例说明，我们将展示如何利用基因组膨胀因子解释和分析GWAS Meta结果。最后，我们希望为今后基于基因组膨胀因子计算的GWAS Meta研究提供发展方向与思路。 2. GWAS Meta分析 2.1 GWAS简介 GWAS (Genome-Wide Association Study，全基因组关联研究)是一种广泛应用于遗传学和疾病研究的方法。它通过比较大量样本中的基因组变异与特定表型（如人类疾病）之间的关联，来寻找与该表型相关的基因或位点。GWAS已经成功地识别出许多与复杂性疾病风险相关的基因。
精准医疗与遗传基因检测的行业分析 精准医疗与遗传基因检测的行业分析 1.什么是遗传基因检测？ 遗传基因检测是一种通过分析个人基因组DNA来预测个体患病风险的技术。它可以检测出某些基因突变或变异，从而预测个体患某些疾病的风险。 2.遗传基因检测的种类和效用 遗传基因检测可以分为两种类型：一种是面向普通人群的基因检测，另一种是面向高危人群的基因检测。前者主要用于预测个体患某些常见疾病的风险，如糖尿病、高血压等；后者主要用于预测个体患某些遗传性疾病的风险，如乳腺癌、卵巢癌等。遗传基因检测的效用在于可以帮助个体及早发现患病风险，采取相应的预防措施或治疗措施，从而降低患病风险和提高生活质量。
3.遗传基因检测是否包查百病？ 遗传基因检测并不是能够检测出所有疾病的风险，也不是能够预测所有疾病的发生。它只能预测个体患某些疾病的风险，而且这些疾病往往是与个体遗传相关的疾病。 4.遗传基因检测里的数据分析 遗传基因检测的数据分析是整个检测过程中最为关键的环节。它包括对个体基因组DNA进行测序、分析、解读和解释。数据分析的质量和准确性直接影响到检测结果的可靠性和准确性。目前，数据分析技术已经发展到了高通量测序和人工智能的水平，可以提高数据分析的速度和准确性。 5.公众对遗传基因检测的态度 公众对遗传基因检测的态度存在着一定的分歧。一方面，一些人认为遗传基因检测可以帮助个体及早发现患病风险，采取相应的预防措施或治疗措施，从而降低患病风险和提高生活
质量；另一方面，一些人则担心遗传基因检测会泄露个人隐私，或者会导致不必要的精神压力和焦虑。 6.家族病史风险预测模型 家族病史风险预测模型是一种基于家族病史信息预测个体患病风险的模型。它通过分析个体家族病史信息，预测个体患某些遗传性疾病的风险。这种模型可以帮助个体及早发现患病风险，采取相应的预防措施或治疗措施，从而降低患病风险和提高生活质量。 7.基因健康评估 基因健康评估是一种通过分析个体基因组DNA来评估个 体健康状况的技术。它可以检测出某些基因突变或变异，从而预测个体患某些疾病的风险。基因健康评估可以帮助个体及早发现患病风险，采取相应的预防措施或治疗措施，从而降低患病风险和提高生活质量。 8.个人全基因组测序
饲料转化效率及其在畜禽遗传育种中的研究进展 刘婵娟;王生轩;李冉冉;王中华;林雪彦;师科荣 【摘要】Feed conversion efficiency is the scale of culture benefit.Improving the feed conversion efficiency can improve the feed efficiency,intramuscular fat,milk yield and other economic characters.At present,using GWAS to improve feed conversion efficiency is a new way to detect genetic variation and discover candidate genes related to FCE.It provides the theoretical basis to make the breeding plans of livestock or poultry feed conversion efficiency.The measures from the view of genetic breeding to improve feed conversion efficiency fundamentally remain to be strengthened,and also have great potential for research,which needs further discussion.Based on the further exploration on FCE molecular mechanism,to develop energy-saving,high efficient and environ ment friendly livestock and poultry is of great significance to save production cost,environmental protection and sustainable development.This article reviews feed conversion efficiency from the following different aspects:the concepts of feed conversion efficiency,evaluation indices and selection method,the application and research progress of feed conversion efficiency,which illustrate the application status and growth potential in livestock or poultry genetic breeding.%饲料转化效率(Feed conversion efficiency,FCE)是养殖效益的标尺,改善饲料转化效率可以提高饲料利用率,改善脂肪沉积,降低养殖成本.目前,利用GWAS进行饲料转化效率的选育提高和改良是检测FCE遗传变异和发现相关候选基因的新途径,为制定畜禽饲料转化效率的分子育
大数据生物信息平台推进疾病诊治水平提升——访中国科学院心理研究所生物信息研究室主任、研究员王晶 费菲 【期刊名称】《《中国医药科学》》 【年(卷),期】2019(009)018 【总页数】6页(P1-6) 【作者】费菲 【作者单位】《中国医药科学》编辑部 【正文语种】中文 临床科研必须经历繁杂的过程，而大数据时代给研究者带来挑战的同时，也为临床科研创造了极好的条件和机遇。如何利用大数据让临床医生快速获得高质量的临床数据？怎样帮助医生进行数据分析，助力临床科研计划或项目？为回答这些问题，积极应对生物医学大数据研究的挑战，中国科学院心理研究所生物信息研究室主任、研究员王晶近年来以主要精力创新开展了生物医学大数据整合和数据挖掘研究。一方面为便于临床医生更好地分析和理解生物医学大数据，致力于开发生物信息学最新的应用工具和方法，主导开发了一系列（18 个）具有国际影响力的疾病组学数 据分析工具和方法，获得软件著作权10 项，截至目前该系列工具的累计访问用户逾6.4 万人，累计页面访问量逾1980 万次；另一方面通过与临床医生的合作，重点开展了神经系统和免疫相关的多种疾病遗传信息的挖掘与分子机制研究，取得了
较好的研究成果。日前，王晶研究员对近年来实验室取得的研究成果从三个方面作了详尽的介绍。 大数据带来生物信息学研究巨变 提到大数据，就不能不提到人类基因组计划（Human Genome Project,HGP）。人类的遗传物质是DNA，它的总和就是人类基因组，人体估计有6～10万个基因，由大约30 亿对碱基组成，分布在细胞核的23 对染色体中。碱基是人类遗传物质 的基本组成成分，它们由ATCG 共4 种碱基不断交替组成。1990 年10 月，国际人类基因组计划正式启动。目的是测定人类染色体包含的30 亿个碱基对组成的核苷酸序列，绘制人类基因组图谱，辨识其载有的基因及其序列，从而破译人类遗传信息。 □王晶：大数据的广泛应用是传统医学模式向“精准医学”转变的前提 我国于1999 年9 月获准加入人类基因组计划，在这一项目启动时，正攻读博士 的王晶，有幸参与到该项目中。当时中国参与的部分占到人类基因组的整体序列的1%，也就是3 号染色体上的3000 万个碱基对，使中国成为继美、英、日、德、 法之后第6 个国际人类基因组计划参与国，也是参与这一计划的唯一发展中国家。我国称为1%基因组计划或北京区域计划。王晶那时的主要工作是对中国负责的基因组测序区域进行进一步的数据解析和注释。后与国际同道一起将研究结果发表在2003 年的《自然》（Nature）杂志上。可以说，人类基因组计划开启了基因组学的先河。随后，各种基因组学计划蓬勃兴起，如千人基因组计划、DNA 元素百科全书（ENCODE）项目，提供了完整的人类遗传多态性图谱以及DNA 功能元件的注释，而且，包括肿瘤相关研究等多个组学计划为今天的研究提供了非常丰富的数据资源。时至今日，围绕生命中心法则，研究者们已在基于芯片/高通量测序的基 因组、转录组、蛋白质组、表观组、代谢组等研究领域积累了大量数据，包括单细胞水平基因型和表型研究、人类健康相关微生物群落研究等，为开展疾病相关的研
XX HapMap研究计划框架书 1 项目的立项依据： 1.1HapMap定义 HapMap （Haploid Map）即单体型图，这一概念最早来自人类基因组计划的延续——人类HapMap计划。HapMap是某一基因组中常见遗传多态位点的目录，它描述了这些变异的形式、在DNA上存在的位置、在同一群体内部和不同人群间的分布状况。 把这一概念推广到其他物种上，Hapmap也就是建立存储某一物种常见SNP 变异以及LD值等相关信息的Database。同一物种个体的遗传序列极为相似。若比较两个个体的染色体，它们的DNA序列上可以连续数百个核甘酸都是相同的，一般一个物种任意两个个体间的核苷酸差异数在基因组大小的0.2%以内。在群体水平上，常见的SNPs（MAF>5%）数量不到基因组大小的0.1%。而这些相邻的常见SNP，在群体中常处于关联状态。因此，可以从常见SNP中挑选出更具代表性的标签SNP（Tag SNP），来简化SNP集的数据量。仅仅利用这些相对数据量较少的标签SNP集合所包含的基因型信息，就可以代表整个基因组的大部分遗传信息。 因此，Hapmap的建立，将大大地简化该物种后续遗传学研究的数据量，从而提高后续相关研究的速度与效率。 图1 从序列到Tag SNPs 示意图 a. 4个不同个体的DNA序列信息以及其中的SNP位点 b. 将所有的SNP信息合并，构成SNP集。 c. 从SNP集中挑选出Tag SNP，从而进一步压缩数据量
1.2科学意义 1.2.1物种群体进化研究 HapMap拥有这一物种最具代表性的个体的全基因组常见SNP基因型信息。利用这些信息非常便于开展对应的全基因组群体遗传学研究，从而研究该物种的进化、驯化历史。 1.2.2 分子育种 一个物种的基因组大小一般在108~109个个碱基水平，要在海量信息中筛选有用的遗传信息，则需要充分利用遗传学的手段。 对于育种家来说，分子标记是寻找功能基因的第一步。SNP标记是目前在基因定位上应用最广的分子标记。比如说某一基因上的一个变异的改变会改变水稻的株型，但是研究者们并不知道这个基因在染色体上的位置。他们则可以利用标记以及连锁分析、关联分型等方法，定位这种功能变异所在的位置。 （1）连锁分析 连锁分析:是基于家系研究的一种方法，它是利用分子标记在家系中进行分型(Genotyping)，再利用数学手段计算遗传标记在家系中是否与性状产生共分离，从而确定功能基因在染色体上的位置。利用连锁分析进行精细定位，这要求有足够密度的分子标记。在没有物种的HapMap数据前，育种家利用连锁分析定位基因到一定的区间后，就需要不断寻找开发新的分子标记进行一步精细定位。而HapMap的完成，将为这一物种提供足够多的常见SNP数据，便于育种家随时查询，调用。 （2）关联分析 随着分子育种研究的深入，越来越多的证据表明，物种的大部分表型性状（如株高、株型、生长速度、产量等）属于数量性状，即大部分性状由多基因控制。但是连锁分析一般更适用于单基因性状。对于复杂数量性状，不受家系限制的关联分析，无疑是一种有力的工具。随着一个物种HapMap的完成，建立该物种常见SNP database。而从常见SNP变异中可以进一步筛选具有代表性的Tag-SNP，从而进一步压缩数据量。但这相对数量较少的Tag-SNP（不到基因组的0.1%）却可以代表该物种的大部分遗传信息。 利用HapMap database的Tag-SNP集，全基因组关联分析成为了可能。相对候选基因的关联分析，全基因组关联分析无需先验判断，从而扫描全基因组范围内可能与目标性状相关的位点，从而为复杂数量性状的研究打开了一条新的思