連鎖關(guān)聯(lián)分析在疾病研究中探討LifeisthetranslationoftheinformationinthegenomeintothephenotypeoftheorganismTheorganism,computesthisphenotypefromitsgenotype,givenaspecificenvironmentGenotypeMethylationCNVPhenotypeEnvironment1.24%0.1%DNA序列的差異影響。。。眼睛顏色身高疾病個性藥物反應(yīng)CysticfibrosisCoronaryheartdisease基因環(huán)境InfectionRadiationinjuryBipolardisorderCancerHuntington’sdisease少數(shù)單基因疾病大多數(shù)疾病是多基因疾?。喾N基因和環(huán)境共同作用的疾?。瓘?fù)雜的機(jī)制十月22單基因疾病疾病的發(fā)生是由“單”基因的突變所致(一對主基因)：致病基因單基因疾病不多見，但由于其遺傳性，危害很大單基因疾病如：囊性纖維腫瘤，血友病，血色沉著病等多基因疾病多基因疾病是由兩對以上基因突變所致，且環(huán)境因素在這類疾病的發(fā)生中起不同程度作用的一類疾?。阂赘谢颉Ｈ纾耗[瘤，高血壓、動脈粥樣硬化、糖尿病、哮喘、自身免疫性疾病、老年癡呆、癲癇、精神分裂癥、類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、智能發(fā)育障礙等

十月22人基因組包含了3x109個堿基AGTCCTAGCCTGTGATATAGGGCCCTAGATCA….如何從茫?；蚪M中找出致病或易感基因？十月22遺傳標(biāo)記

是在染色體上有可以確定的物理位置的DNA片段，它有一定的遺傳特征。標(biāo)記可以是一個基因，也可以是未知功能的DNA片段。因為DNA片段在染色體上相互接近因而能同時遺傳，標(biāo)記通常被用作跟蹤未被確定但大致位置已知的基因。十月22遺傳標(biāo)記發(fā)展

第一代遺傳標(biāo)記：

RFLP

restrictfragmentlengthpolymorphism

限制性片段長度多態(tài)性第二代遺傳標(biāo)記：

STRs

shorttandemrepeats短串聯(lián)重復(fù)序列

第三代遺傳標(biāo)記：

SNP

singlenucleotidepolymorphism

單核苷酸多態(tài)性

十月22

第一代：限制性片段長度多態(tài)性

RFLPs(restrictionfragmentlengthpolymorphisms)1980年，Botstein首次提出。1987年，第一張較完整的人基因連鎖圖,包含393個RFLP位點。亨廷頓舞蹈癥（Huntington）成為第一個使用RFLP定位的遺傳病。缺點：數(shù)目少，信息量??；成本昂貴，操作繁瑣，不易發(fā)展到自動化水平。十月22STR廣泛存在于人基因組，占約5%，基本單位是2bp-6bp的串聯(lián)重復(fù)，其中以(CA)n，(GT)n常見。1996年，建立了以6000多個STR為主體的遺傳圖譜，兩個標(biāo)記之間的平均距離為0.7cM。特點：數(shù)目比第一代標(biāo)記多一些，多態(tài)性多。第二代：短串聯(lián)重復(fù)序列

STRs(shorttandemrepeats)十月22第三代：SNP－最普遍的遺傳變異標(biāo)記單核苷酸多態(tài)性(SNPs):在基因組中，不同個體的DNA序列上的單個堿基的差異SNP是目前進(jìn)行疾病研究最為有效的遺傳標(biāo)記SNPs:最普遍的遺傳變異標(biāo)記1/1000:

任何兩個個體具有99.9%的序列同源性1/300:

每300bp出現(xiàn)一個SNP位點90%變異:SNP是最普遍的序列變異不均勻分布:SNP在基因組中不均勻分布10,000,000SNP:

人類基因組中約有一千萬個SNP位點，任何兩個個體約有幾百萬的差異單體型(haplotype):相鄰SNPs的等位位點傾向于以一個整體遺傳給后代;位于染色體上某一區(qū)域的一組相關(guān)聯(lián)的SNP等位位點標(biāo)簽SNP(tagSNP):一個染色體區(qū)域可以有很多SNP位點，能代表其他位點信息的SNP位點稱為標(biāo)簽SNP;用少數(shù)幾個標(biāo)簽SNPs，就能夠提供該區(qū)域內(nèi)大多數(shù)的遺傳多態(tài)模式;50萬個較常見的SNP，基本上代表了1000萬個SNP

SNPs:最普遍的遺傳變異標(biāo)記遺傳學(xué)分析方法方法一：關(guān)聯(lián)分析（AssociatedStudies）在大人群中進(jìn)行，不考慮家族遺傳的方式，分析觀察的遺傳標(biāo)記位點等位基因和易感基因位點間存在連鎖不平衡(LinkageDisequilibriumAnalysis,LD)。連鎖不平衡表示兩位點是緊密連鎖的，兩位點越靠近則LD程度越強(qiáng)。因此，標(biāo)記位點與致病基因越近，突變率越低，雜合度越高，用遺傳標(biāo)記檢出致病基因位點的機(jī)率越高。連鎖不平衡分析需要高密度的遺傳標(biāo)記，可用于基因的精細(xì)定位。

十月22如研究的疾病區(qū)域未知全基因組SNP分型檢測芯片十月22全基因組掃描無需實驗假設(shè)/遺傳模式支持無需依賴少數(shù)位點同時發(fā)現(xiàn)和疾病或某性狀相關(guān)的多個位點檢出率高定位精確十月22全基因組分型掃描解決方案一：一步法對大人群樣品進(jìn)行全基因組掃描掃描費用？對所有樣品進(jìn)行全基因組掃描十月22全基因組分型掃描方案二：兩步法1.對小數(shù)量樣品進(jìn)行全基因組分型掃描(100-200樣品)

2.設(shè)定

p-值（0.01)篩選出下一步要研究的位點

3.進(jìn)行大樣品數(shù)的檢測十月221,2,3,………,N1,2,3,……………,MSNPs樣品一步法Stage1Stage2樣品標(biāo)記兩步法1,2,3,……………,MSNPsSamples1,2,3,………,N一步法和兩步法全基因組分型掃描比較十月22多步設(shè)計降低實驗成本

-illumina提供完整平臺InfiniumGoldenGateGoldenGate疾病對照122要研究的SNP位點疾病－對照的關(guān)聯(lián)分析疾病標(biāo)記SNP位點在大人群中進(jìn)行遺傳分析+=2,000人1000病人Cases病例1000正常人Controls對照病例－對照的關(guān)聯(lián)分析病例-對照的關(guān)聯(lián)分析有很多的優(yōu)點：無親緣關(guān)系的樣本比較容易收集；是一種非參數(shù)分析，無需設(shè)定疾病的遺傳模式；檢出率較高，尤其適于定位微效基因；定位精確，檢出的遺傳標(biāo)記位點與致病基因的距離通常在1cM之內(nèi)；可以提示相關(guān)位點或基因的傳遞方式及效應(yīng)性質(zhì)，并可由亞組分析發(fā)現(xiàn)疾病的遺傳異質(zhì)性?；诓±?對照的關(guān)聯(lián)分析在近幾年的研究中逐漸占領(lǐng)了主導(dǎo)地位，成功的將一系列復(fù)雜疾病的易感基因定位到染色體的相對較精確的位置。檢驗遺傳標(biāo)記(等位基因、基因頻率或是單體型)在病例組的頻率是否顯著異于對照組。如果得到陽性關(guān)聯(lián)的結(jié)果，排除各種混雜因素(如人群分層)之后，可以推斷該遺傳標(biāo)記存在于疾病易感基因基因座內(nèi)或者與易感基因座連鎖不平衡。關(guān)聯(lián)分析的原理GWAS關(guān)聯(lián)分析成功的關(guān)鍵（BiologicalFactors)PopulationstratificationMinorAlleleFrequencyEffectSizeofVariantsPrevalenceofphenotypePhenotypicheterogeneityGWAS關(guān)聯(lián)分析成功的關(guān)鍵(TechnicalFactors)SampleSize:AffectspowertodetectanassociationLD/Genomiccoverage:GlobalCoverageLocalCoverageGeneCoverageDataQuality:CallRateAccuracyRandomerrorsSampleSize:

Itisimportanttodifferentiatebetween: RequiredandEffectiveSampleSizeRequiredsamplesize:SamplesizeneededtoachievestatisticalsignificanceatadesiredpowerEffectivesamplesize:r2xrequiredsamplesizeSamplesizebasedonthegenomiccoverageofthegenotypingproductused(LD/Correlation)TagSNPsprovideoptimizedPowerforWGAstudiesDSL:diseasesusceptibilitylocusDiseasePhenotypeTestforgeneticassociationbetweenthephenotypeandtheDSLMarkerLinkageDisequilibriumTestforassociationbetweenphenotypeandmarkerlocusRequiredSampleSizeDNAPhenotypeGenomicCoverageEffectiveSampleSizeSampleSize:“Required”versus“Effective”SampleSizeRequiredsamplesizestoachieve80%powerinacase/controlstudyforasignificancelevelof10-7

withadiseaserelativeriskof1.3.Thiscalculationassumesthatthediseasealleleistypeddirectly(RequiredSampleSize=EffectiveSampleSize).Theinterpretationofr2r2xsamplesizeisthe“effectivesamplesize”

Astudywith1000casesandcontrolsandanr2of0.8hasaneffectivesamplesizeof800casesandcontrols(Nxr2)(asiftypingthediseasecausingSNPdirectly)Goal:Themarkersthataregenotypedshouldbeselectedsothattheyhavehighr2-values(preferable>80%)withthemarkerthatarenotgenotyped.Thehigherther2thebetteryourpowerAgoodSNPsselectionwillbekeyforthesuccessofGWAsLD/Genomiccoverage:NotallSNPsareequallyinformative

NeedtoselectapanelwithadequateLDcoverageforstudypopulation

FrequencyMAF>0.05:CommonSNP0.05DiseaseSNPTagSNP:BestproxyforthemajorityofallotherSNPswithsimilarallelefrequencyHighLDNonTagSNP:LimitedproxyLD/genomiccoverageGenomicCoverager2:0.8HumanHap300/CNV370-DuoHumanHap550HumanHap650YHuman1M*Random900kCaucasian0.810.890.90.950.84Asian0.680.860.870.930.84Yoruba0.340.560.670.740.67Increasesamplesizetomaintain80%power94%genomiccoverageHap550vsRandom500KinEuropeans020025015010050Position(Mb)22212019181716151413121110987654321ChromosomeRedindicatesregionswithhigherPowerinHumanHap550versusRandom500KSNPsPowerHistogramforTagversusRandomSNPs10-1POWERDIFFERENCES300020001000NUMBEROFREGIONSWITHMOREPOWER10-110-1030002000100003000200010000CEUJPT+CHBYRI650kTag550kTag300kTagRANDOMTAG500k500k500kCIDRqualityreportforIlluminadata

:///human_gwa.html#table1CIDRqualityreportforIlluminadata

:///human_gwa.html#table1DataQuality:Callrate

DependenceofthepowerofaGWAonthecallrateCase/controlstudy:1,500cases&controlsOdds-ratio:1.5 Overallsignificancelevel:5% Adjustmentformultiplecomparisons: Bonferroni5%/500,000=10-7PowerasafunctionofallelefrequencyandcallratesPowerlevelsandavgnumberoffalsepositives:

Avgcallratebygenotype:

AA:100%AB:100%BB:100%AllelefreqPowerAvg#falsepositives0.1027%0.160.2071%0.280.3091%0.260.4093%0.18Powerlevelsandavgnumberoffalsepositives:

Avgcallratebygenotype:

AA:98%AB:98%BB:98%AllelefreqPowerAvg#falsepositives0.1024%22110.2064%22050.3081%22040.4088%2197GeneCoverage重復(fù)性Illumina芯片產(chǎn)品高質(zhì)量Illumina’splatformgeneratesthehighestdataqualityonthemarket:Hightargetselectivitythrough50-meroligonucleotidesHighallelespecificitythroughsinglebaseextensionreactionHighproberedundancyforthealleleposition(30foldavg.)2colorreadoutStableandprovencallingalgorithminGenomestudioAlleleDetectionThroughSingle-BaseExtensionBEAD50merOLIGOSEQUENCEDNASAMPLEATCGTATT1.SELECTIVITY2.SPECIFICITYPolymerase~30x探針設(shè)計推薦產(chǎn)品530GWASPublications,2351Associations2006200720082009889151222TheGWASApproachisSuccessfulinHumanGeneticsYear#ofPubs國內(nèi)發(fā)表的關(guān)于疾病基因關(guān)聯(lián)分析的五篇大文章全部用illumina芯片技術(shù)銀屑病系統(tǒng)性紅斑狼瘡麻風(fēng)病

GoldenGate檢測技術(shù)針對疾病選擇SNP位點定制芯片如研究的疾病區(qū)域已知針對疾病選擇SNP位點定制芯片AGillumiCode’地址AlleleSpecificExtension&LigationUniversalPCRSequence1UniversalPCRSequence2UniversalPCRSequence3’GoldenGate?檢測

等位基因特異性延伸和連接GenomicDNA[T/C]Ligase[T/A]Polymerase/\/\/\//\/\/\//\/\/\/illumiCode#561illumiCode#217illumiCode#1024GoldenGate?檢測

和獨特的帶IllumiCodeTM

編碼序列的芯片雜交/\/\/\//\/\/\/A/AG/GC/TSNP#561SNP#217SNP#1024RefSeqIllumina檢測設(shè)計生物信息學(xué)平臺GeneSymbolsHUGO