App GA-02 GWAS关联分析(GWAS全基因组关联分析)

服务名称 ：关联分析(GWAS全基因组关联分析)

提供商 ：上海惠研生物科技有限公司

规格 ：欢迎致电询价。

App GA-02 GWAS关联分析

在遗传流行病学上，全基因组关联研究（Genome Wide Association Studies,GWAS）是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因，从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法。不同的变化带来不同的性状，如各种疾病的不同。在人类中，这种技术可发现特定基因与疾病的关联，如被称为年龄相关性黄斑变性的眼部疾病和糖尿病。

这些研究通常比较两组参与者的DNA：有疾病的人（病例）和相同条件的无该疾病的人（对照）。每个人都提供些作为样本的细胞，如从口腔内侧擦下的表皮细胞，可以从这些细胞中提取DNA，并与基因芯片上SNP探针杂交。该芯片上可以读取上百万个SNP位点序列。这些芯片扫描图被读入计算机，通过生物信息学技术对其进行分析。如果在患者中某基因型的变异很频繁，那么就说该变异与该疾病“相关”。相关的遗传变异所在的人类基因组区域被视为Biomarker，基因组的该区域可能是致病原因的所在。

BioGenius技术服务

单个阶段研究

即选择了足够的病例和对照样本后,一次性在所有研究对象中对所有选中的SNP进行基因分型。然后分析每个SNP与疾病的关联,分别计算关联强度和OR值。该设计的最大缺陷在于基因分型耗资巨大。为节约基因分型的数量和成本,两阶段研究正在被更多研究者所采用。

两个阶段或多个阶段研究


在第一阶段先在小样本(有效样本数量1000~2000例case-control)中对全基因组范围选择的所有SNP进行基因分型,统计分析后筛选出较少数量的阳性SNPs,第二阶段在更大的样本中对于那些在第一阶段得到阳性结果的SNP进行基因分型,然后结合两个阶段的结果进行分析。

图例 GWAS研究在不同阶段的样本数目和策略与分析目标

• 病例对照研究：主要用来研究质量性状，即是否患病。
• 基于随机人群的关联分析：主要用来研究数量性状。
• 基于家系的关联研究：在研究基于家系的样本时，采用传递不平衡检验（TDT）分析遗传标记与疾病数量表型和质量表型的关联可以排除人群混杂对于关联分析的影响，但其在发现阳性关联的检验方面不如相同样本量的病例对照研究有效。
• FBAT是运用十分广泛的基于家系的统计分析工具，能够分析质量性状及数量性状、调整混杂因素、分析基因-环境相互作用、分析单倍型、调整多重比较等。
• 单倍型分析研究：多位点单倍型分析能够发现单倍型-疾病表型之间的关联，这种关联要明显强于单个位点-疾病表型之间的关联。单倍型分析能够发现非TagSNPs与疾病之间的因果关系。
• 通路分析：人类复杂性状的遗传学基础对于医学研究和临床诊断和应用至关重要。通过历届的GWAS研究可以发现一些疾病存在亚疾病分类状况（Subphenotypes）。例如，根据对T2D（二型糖尿病）的研究发现，不同的生物学通路可能参与特定的疾病发展，但是在同一个体中受到影响的通路可能更偏向于一致性。

图例，在白种人种的T2D研究中发现18个基因组区域间隔与T2D的患病高风险相关

• Diseasome分析： 在同一基因区域发生的变异可能会导致多种疾病表型，我们称为“Diseaso”。这些受影响的基因位于不同的生物学通路和生物网络中，发挥各自的效应。通过Biogenius优化算法可准确识别疾病易感基因和基因网络。

图例，不同常见疾病的遗传风险因子-易感基因的共同生物通路示意图

GWAS全基因组关联分析

Genome-Wide Association Anlaysis

全基因组关联分析（Genome Wide Association Study，GWAS）是一种发现常见疾病易感基因的有效方法，2007年被《科学》杂志评为世界十大科学进展之首。全基因组关联分析作为一个重要的疾病分析手段，主要是通过在大量人群中发现染色体上导致不同类型疾病的关键区域，这些区域往往包含了引起这些疾病的遗传变异（genetic variant）。

全基因组关联研究（Genome-Wide Association Studies，GWAS）是指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（如SNP或CNV等）分型，从而寻找与复杂疾病相关的遗传因素的研究方法。GWAS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，全面揭示疾病发生、发展与治疗相关的遗传基因，为全面系统研究复杂疾病的遗传因素提供崭新快速的研究策略，为我们了解人类复杂疾病的发病机制提供了更多的线索。与以往的候选基因关联分析策略明显不同的是，GWAS不再需要在研究之前构建任何假设，即不需要预先依据那些尚未充分阐明的生物学基础来假设某些特定的基因或位点与疾病的关联。目前，科学家已经在阿尔茨海默、乳腺癌、糖尿病、冠心病、肺癌、前列腺癌、肥胖、胃癌等一系列复杂疾病中进行了GWAS并找到疾病相关的易感基因。我国科学家也在银屑病、精神病和冠心病等方面开展了GWAS研究并取得成效。

在遗传流行病学中，全基因组关联研究(GWAS)是一种检测基因组上的遗传变异（genetic variant）与特定的疾病或者性状是否存在遗传性的关联。如果某个遗传变异在患病人群中出现的频率明显高于其他的遗传变异，则认为该变异与疾病有关联。因此该变异所在的染色体区域则被认为是引起疾病或者性状的原因。GWA研究并不需要对敏感等位基因所在的染色体区域有先验知识，因此通过该研究可以鉴定出许多新的未被发现的敏感基因。因此，全基因组关联研究中所检测到的遗传变异为单核苷酸多态性。

GWA研究的设计和数据分析需要多重考虑，比如样本量的问题，统计显著性水平，多重检验的校正，人口分层，遗传标记的密度，以及对独立研究结果的重复问题。

GWAS大数据分析

GWAS全基因组关联分析的主要目的是识别疾病关联的SNP位点和CNV区域，通过具有LD-关联连锁关系的SNP标记来捕获潜在的易感基因位点。在大部分GWAS研究中，我们通过tagSNP（标签SNP）来推断预测和疾病关联的位点位于何处。后续GWAS分析将针对SNP疾病易感位点进行评估和功能验证。

根据研究设计不同和研究表型的不同，采用的统计分析方法亦不同。如病例对照研究设计(质量性状)，比较每个SNP的等位基因频率在病例和对照组中的差别可采用4格表的卡方检验，计算相对危险度(Odds Ratio，OR值)及其95％的可信限。此外，还需要调整主要的混杂因素，如年龄、性别等。这里采用logistic回归分析，以研究对象患病状态为因变量，以基因型和混杂因素作为自变量进行分析。我们也将针对对全基因组SNP位点进行关联分析采用 additive模型Cochran-Armitage trend test ; 全基因关联结果的Q-Q plot , 可以评估是否存在系统性的偏差。关联分析的结果可视化展示，根据LD连锁关系将多SNP与表型性状进行关联展示（如下图所示）。








--------------------------------------------------

惠研云 | DaaS数据即服务 开创科学研究新思路
0 经验 0 背景的生物信息学小白也能立马上手

惠研生物致力于转化医学的技术研发服务为肿瘤基因组与疾病基因组提供强有力的大数据分析平台依据临床需求，为医生科室医院级别构建专病特色数据库通过AI遗传解读系统为临床患者提供自动化全方位解读病情，诊疗的方案，为患者获取更大获益的质量方案；为医生临床科研联动提供信息化平台。

其自主创新研发的“惠研云 BioGenius“平台，基于新一代测序技术，为科研工作者提供一站式生物医学大数据与临床转化服务：如实验方案（iProtocol）, 实验服务，数据存储，医学统计与生物信息学自动计算分析平台，基础科研应用与转化医学解决方案，样本管理与项目管理等辅助信息系统等产品；满足从样本，实验，数据，分析到课题架构的全栈式开发服务，相应快速便捷的转化医学的研发需求。

我们的优势

• 拥有标准化操作实验室和高通量测序技术平台，实验周期短，质量可靠。

• 拥有Illumina HiSeq 2500、MiSeq等多种高通量测序平台。

• 技术人员经验丰富，可以根据合作伙伴要求提供实验方案、解决实验问题、分析实验结果。

• 拥有专业的生物信息团队和超算服务器，可为合作伙伴提供全面生物信息分析服务与技术支持。
  

惠研生物科技服务内容

• 科研方案咨询服务

• 课题基金申请指导

• 实验方案设计服务

• 整体实验实施服务

• 生物统计与数据挖掘

• 临床支持与转化服务

• SCI论文发表全程支持

服务流程
整体实验技术服务分为两种类型：

1. 当提供方案时，进行可行性评估并进行报价，然后进行反馈沟通，最终敲定方案执行；

2. 当无方案时，根据研究热点和方向进行个性化设计，然后进行沟通从而确定方案。
   

为什么选择BioGeniusCloud进行生命科学和人工智能分析？
生命科学分析软件

丰富的数据科学工具库
为研究与论文发表提供高质量可靠保证
BioGenius 帮助科学家准确快捷的搜素感兴趣的生物分子基因和研究候选对象，加速了科学研究进程。我们了解高质量研究需要的软件和算法，可以提供可追溯，可重复验证和可发表的数据分析。因此，我们能为您提供可以信赖的数据科学工具和无代码化的部署和运用方式体验，帮助您更好的将精力用于课题和科学问题的设计和提出等更重要的方面。




惠研云 | 挖掘生命数字大数据产业价值
基于异构架构和超高速网络计算 | 成为科学研究第一推动力

BioGenius 惠研云平台，目前含有R语言包（>7万），Python包（>3万），Perl模块（>20万）等累计超过>500万个模块函数，满足需求、快速落地，程序自由搭建组合，并提供行业内细分领域丰富的最佳实践案例。惠研云平台已经对每个上线的程序完成了基准测试，可以按需提供智能连接和使用，实现线上快速部署，精准批量自动调度运行，以优化研发需求。借助惠研云AI智能分析工具，比如肿瘤基因组研究和新药研发等领域，可以实现在云端快速部署实验和运行分析，达到更快、更简单地完成研究任务 。





万物之始 大道至简 衍化至繁
惠研云 | 生物医学大数据计算平台 助力科研澎湃动力

惠研生物累计参与1000+科研项目
累计参与发表文献数目130多篇，累计影响因子919分

BioGeniusCloud 数据科学分析，帮助研究人员顺利登顶重磅学术期刊 发表高引用率论文获得同行认可。

研究领域




丰富的应用程序
通过惠研云无感知接口完成计算 | 从实验到数据得心应手

领先的数据驱动精准医学研发平台




DaaS数据即服务｜提供科研澎湃动力

制定一份可靠的疾病研究路线图和目标识别战略耗时数月，在数据搜索、收集和解释等方面投入大量资源。告别传统繁琐模式，借助惠研云分析工具，可以更快，更简单地完成研究任务，这些工具可以在我们的云端快速部署和运行，探索数据的未知，并能够结合和利用科学界生成的所有科学数据解释 OMICs 数据。

同时，你无需花费时间试图将数据转换成可解读的格式或等待生物信息学家的解读，您可以通过惠研云平台访问和获取截至目前为止科学界生成的全部组学数据。所有的数据会以统一的方式进行处理和上传，让你能够完全专注于科学和数据解读。



数据为驱动｜拓展可视化视野

想要获得科研的突破性优势，必须进行竞争性的实验设计以及周密严谨的分析,并可视化绘制出漂亮的报表与图。我们的分析报告就是这样做的。惠研云15年技术沉淀，利用知识驱动的数据库和无感知计算接口提供无偏差的图片和数据信息资源，用于推动科学研究的决策，制定研究策略，识别新的探索未知可能的机会和线索。

高性能节点服务器 | 分析无忧

基于Dell，超威等国际知名服务器供应商的支持，运用高性能刀片节点高密度计算性能，总计提供20000+核心算力，保证24x7连续生产力安全稳定。

Nvme SSD硬盘 | 让分析速度飞起来

基于Nvme SSD固态硬盘加速器，可以淋漓尽致发挥出网络计算的魅力，让你的任务计算飞起来！

高通量 | 高速率 | 无阻塞网络集群

高通量测序数据日益加大，呈指数型积累上升，必须交由高速网络提速分析。

基于以色列Infiniband技术，惠研云构建优化了集群计算性能，使得计算IO提升300%，持续数据交互速率提高到2T总带宽，保证集群中任务与数据0延迟，无阻塞。

深耕科研领域15年
国内数百家知名医疗机构信赖之选

惠研生物BioGenius为客户带来基因组的实时计算服务，构建全自动化云计算平台 。目前，惠研生物联合中国科学院生命科学院与全国三甲级医院科研团队共同研发 ，基于BioGenius 探索人类健康预防与机制的科学课题，人基因组学大数据, 多项成果陆续发表登录国际知名期刊，并与国内数百家知名企业深度合作，值得信赖！

点击上图了解“惠研云”生物医学数据计算平台


联系我们
上海惠研生物科技有限公司
官方网站：www.biogenius.cn
微信号：微信搜索“惠研生物”
客服电话：：400-016-9606
技术咨询：180-1908-2932（微信同号）
企业邮箱：service@biogenius.cn