关联分析筛选疾病相关基因
简介很多复杂性疾病所表现的连续数量性状并非由单基因的异常导致，而是由多个基因的遗传变异构成。特定的遗传变异在疾病人群中与对照人群相比以较高频率出现时即被称为与该
简介
很多复杂性疾病所表现的连续数量性状并非由单基因的异常导致，而是由多个基因的遗传变异构成。特定的遗传变异在疾病人群中与对照人群相比以较高频率出现时即被称为与该疾病关联 (association )。疾病相关的遗传变异意味着在该人类基因组区段上可能存在可引起疾病的潜在隐患。找与疾病相关基因变异的方法有两种：假说驱动的关联分析和无假说驱动的关联分析。
原理
假说驱动的关联分析方法从某特定基因与某疾病相关这个假说开始，接下来要做的就是试图确认这两者的关系。无假说驱动的方法通过扫描整个基因组，观察哪些基因与疾病表型间存在关联，全基因组关联分析 (genome-wide association study, GWAS) 和全外显子组测序 (whole-exome sequencing) 就是其中的典型代表。
在 GWAS 研究中，检测不同个体全部或绝大部分的基因以寻求个体差异，将这些不同的遗传变异与某些性状例如疾病联系起来。以同一族群的疾病人群和健康对照人群为研究对象，首先收集细胞样本，如在面颊内侧刮下些许细胞，从中提取基因组 DNA, 铺在可以读出百万 DNA 序列信息的基因芯片上，进一步在计算机上进行生物信息学分析。实际运作中仅读取代表 DNA 变异的 SNP 位点，而不是全部的 DNA 信息。全基因组外显子测序则是对全部外显子区域进行 DNA 测序的一项技术。它与 GWAS 技术同样适用于单基因和复杂性疾病的研究。
材料与仪器
正常和疾病人群分别提取基因组 DNA 样本
步骤
关联分析筛选疾病相关基因的基本过程可分为如下几步：
A. 对选取的正常和疾病人群分别提取基因组 DNA 样本。
B. 依在高通量芯片上进行杂交反应，使用不同荧光标记的等位基因进行特异性探针进行核酸杂交。
C. 根据荧光信号的数据统计得到大量常见突变的检测结果。
D. 通过复杂的计算机数据整理，分析得到各个突变与疾病性状的相关性。
注意事项
主要的弊端，特别是从方法学的角度来说，检出的有兴趣突变与高度密集的 DNA 变异相关，给研究者累积大量有用数据的同时也掺杂着数拭空前庞大的假阳性结果，这些都有待研究者的进一步完善。
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