小白轻松入门GWAS：从数据准备到可视化结果

小白轻松入门GWAS：从数据准备到可视化结果

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/Igenebook/article/details/139594419

在生物信息学领域，全基因组关联分析（GWAS）是一种重要的统计学方法，用于识别与特定疾病或生物学特征相关的基因变异。本文将从GWAS的基本概念出发，详细介绍其分析流程、数据准备、结果解读和可视化方法，帮助读者快速入门这一重要领域。

GWAS的基本概念

GWAS是一种统计学的研究方法，主要用于识别与特定疾病或生物学特征相关的基因变异。这种方法通过比较患有特定疾病的个体与不患病的个体的基因组，来寻找与疾病风险相关的基因标记，特别适合复杂疾病。在农业和生物多样性研究中，GWAS被用来识别影响作物产量、抗病性、生长速度以及其他农艺性状的基因。此外，GWAS也应用于动物，帮助我们理解疾病机制和遗传性状，这对于畜牧业和宠物繁育同样有重要价值。

SNP的概念

单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms，SNPs）是指在基因组的特定位置上，单个核苷酸（A、T、C或G）发生变异，导致不同个体之间在该位置上的碱基不同。这种变异是最常见的遗传多态性形式，大约平均每1000个碱基中就有一个多态位点。

假设我们有两个DNA序列：

参考序列：...AAGCTATGC...
变异序列：...AAGCTGTGC...

在这个例子中，参考序列中的碱基“A”被变异序列中的碱基“G”所取代，这就是一个SNP。SNPs可以出现在基因组的任何位置，包括编码区、非编码区、调控区等。根据其位置和性质，SNPs可以分为以下几类：

• 启动子区域的SNPs：通过改变转录因子结合位点的构象来调节基因表达
• 5’UTR区域的SNPs：可能改变信使核糖核酸（mRNA）的翻译初始化和转录稳定性
• 内含子区域的SNPs：可能产生剪接改变、外显子跳跃，并调节核输出、转录速率和转录稳定性
• 外显子区域的SNPs：可能导致一个氨基酸取代另一个氨基酸，也称为非同义多态性，这可能产生蛋白质结构修饰；外显子区域除了非同义多态性，还有同义编码SNP，同义编码SNP本身不会改变蛋白质序列，因为并不是所有密码子的改变都会改变氨基酸序列，但这并不意味着这部分的SNP就对表型没有影响。蛋白质翻译存在密码子偏好性，也有可能会导致表型变化。
• 3’UTR中的SNPs：可能改变转录稳定和mRNA的定位。

GWAS的分析流程

以植物为例，GWAS流程如下：

1. 选择合适的群体，收集表型信息
2. 高通量测序，基因分型
3. GWAS关联分析
4. 整合分析
5. 候选基因挖掘及功能验证

表型数据

GWAS中的表型性状可以分为三类：数量性状、质量性状和分级性状。

数量性状（Quantitative Traits）

数量性状是指可以用数字值来描述的性状，例如：

• 身高（cm）
• 体重（kg）
• 籽粒数（个）
• 产量（kg/亩）

这些性状可以通过测量获得连续的数字值，通常遵循正态分布或近似正态分布。一般由多基因控制，能够测量得到具体数值，受环境影响大。所以，尽量保证样本材料在相同或尽可能一致的环境条件下培育或养殖。这样的控制可以帮助我们更精准地识别出基因对性状的影响，减小环境变量带来的噪音。

质量性状（Qualitative Traits）

与数量性状相反，其无法用固定数值表示，而是表现出一种状态，例如：

• 花色（红、黄、白等）
• 果实形状（圆、椭圆等）
• 疾病（有或无）

质量通常是由一个或少数几个基因控制的，表现为离散的、可区分的类别，例如豌豆的花色或人类的血型。这类性状无法用具体数值衡量，但可以用分类变量表示，比如用0、1等标识不同类别。为了确保分析的准确性和统计效能，建议在采集样本时尽量保证各类别的样本数量相近。

分级性状（Ordinal Traits）

分级性状是介于质量性状和数量性状之间的一类性状，表现为有序的类别，但这些类别之间的差异不是连续的。例如，抗病性可以分为低、中、高三类。分级性状通常由多基因控制，并且可能受到环境因素的影响。例如：

• 病毒抵抗性水平（高、中、低）
• 籽粒颜色（浅黄、深黄、棕色等）
• 植株高度级别（高、中、低）

这些性状可以用数字值（0、1、2等）来描述，但具有明确的等级或顺序，比如将疾病严重程度分为轻度（1）、中度（2）和重度（3）。

表型数据通常是一个数据框，行表示个体样本，列表示不同的表型。举个例子：选取了1000个小麦样本作为研究对象，这些样本来自不同的品种和地理位置。我们关注的是小麦的株高性状，这是一个数量性状，可以用厘米来衡量。

基因型数据

基因型是指一个个体在某个特定基因位点上所拥有的等位基因的组合。每个基因位点可以有不同的等位基因，这些等位基因是由父母各自传递的一个单倍体组成。

基因型数据的参考模板：

SNP_ID：SNP标识符，通常以"rs"开头，后跟一个唯一的数字。
CHR：染色体编号，表示SNP所在的染色体。
BP：碱基对位置，表示SNP在染色体上的位置。
A1：等位基因1，表示SNP的参考等位基因。
A2：等位基因2，表示SNP的替代等位基因。
Sample1，Sample2，Sample3，...：每个样本的基因型，使用两个等位基因的组合表示（如AA，AG，GG）。

如何计算GWAS数据

前期数据准备好，我们就需要利用相关软件（比如PLINK或GCTA等，我们使用的是GCTA）进行GWAS分析，找到与目标表型相关的候选位点。GWAS的初步结果通常会给出一个表格结果：

CHR：染色体编号，通常用阿拉伯数字表示。
SNP：单核苷酸多态性，也称为遗传变异，没有通用名留空。
POS：基因组物理位置，以碱基对（bp）为单位。
A1：SNP上的第一个等位基因，通常选择出现频率较高的那个。
A2：SNP上的第二个等位基因，通常选择出现频率较低的那个。
N：属于该种类型等位基因的样本数
AF1：SNP上的第一个等位基因频率
BETA: 拟合参数
SE：每个等位基因贡献效应值的标准误差
P：显著性水平，表示该SNP与性状是否相关的统计显著性程度，通常以科学计数法表示。
PVE：该位点表型变异解释百分比。

结果表格中列出来一些结果：染色体信息、SNP、基因组位置、等位基因信息、出现等位基因的样本数、第一个等位基因频率，还有相应的P值（通过统计检验计算）。我们主要关注P值。P值（p-value）是一个重要的统计指标，用于评估某个基因变异（通常是单核苷酸多态性，SNP）与研究的性状或疾病之间关联的显著性。P值越小，表示SNP与表型的关联性越强。

GWAS可视化结果

GWAS中有三个非常典型的可视化结果图：曼哈顿图、QQ图和LD-Block图。

Manhattan图

因其形似曼哈顿摩天大楼，故俗称为曼哈顿图。本质上它是一个散点图，一种用于展示GWAS结果的常用可视化工具。在曼哈顿图中，横轴表示基因组的染色体位置，按照染色体的顺序排列，每个染色体用不同的颜色表示。纵轴表示-log10(P)，通常越高表示关联越显著。因此，曼哈顿图的纵轴可以帮助研究人员快速识别基因组中具有显著关联的区域。

图中还会设置一条阈值线（下图虚线，通常设置为P<5×10-8），超过阈值线的点表示相应变异位点与目标性状显著相关。在实际研究中，关键显著的点会被认为是候选位点，之后会对相关位点的基因进行功能验证。此外，GWAS分析中如果是数量性状的话，曼哈顿图有成簇的显著性位点会更佳，单一位点可能存在假阳性。

QQ图

QQ图（quantile-quantile plot），也叫做分位图，是判断GWAS分析结果假阳性、假阴性的重要指标。它用于评估观察到的P值分布与期望的P值分布之间的差异。

• 分析原理:
  QQ图通过将观察到的P值的负对数（-log10 P）与期望的P值的负对数进行比较，来评估观察结果是否与期望一致。具体步骤如下：

1. 排序P值：将所有SNP的P值从小到大排序。
2. 计算期望P值：假设没有任何真实关联（即所有SNP的P值均服从均匀分布），计算每个排序位置的期望P值。
3. 绘制图表：在图表上绘制观察到的P值（y轴）对期望P值（x轴）的点。

如果观察到的P值与期望P值一致，点将沿对角线（y=x）分布。这表示没有系统性偏差，所有的显著性结果都是随机的。如果偏离对角线，存在2种情况：向上偏离，点在对角线之上，表示观察到的P值比期望的更小，表明存在显著的关联信号；向下偏离，点在对角线之下，可能表明存在系统性偏差，如群体结构或技术误差。下图示例QQ图末端翘起表明研究的表型和基因型之间是存在显著相关的自然选择作用。

LD-Block联合分析

LD-Block图（Linkage Disequilibrium Block图）用于展示SNP之间的连锁不平衡（LD）关系。在GWAS中，如果只分析单个SNP与疾病或性状的关联，可能会忽略掉由多个相互作用的SNPs共同影响的效果。连锁不平衡是指在群体中，某些基因变异组合比预期的独立分布更频繁地一起遗传。我们可以理解为多个SNP一起组团发挥作用，调控表型。在染色体上，一组高度连锁的基因变异形成一个连锁不平衡区块（LD Block）。这些区块内的变异通常一起遗传。

LD-Block图通常以三角形矩阵呈现，显示SNPs之间的LD关系，图中常用不同的颜色表示LD强度。深色调（如红色）表示较强的LD（即值高），浅色调（如白色）表示较弱的LD。

通过全基因组关联研究（GWAS），我们能够深入了解基因与复杂性状和疾病之间的关联，为个性化医疗、疾病预防和治疗提供科学依据。GWAS在农业科学中的应用也同样重要。通过GWAS，我们可以识别与作物产量、抗病性、耐逆性等重要农艺性状相关的基因，推动作物育种和农业生产的进步。GWAS帮助我们更好地理解植物和动物的遗传基础，从而提高农业生产效率、增强作物和牲畜的抗病能力、优化农产品质量。