基于全基因组关联研究的尿石症疾病基因鉴定策略

考虑到遗传因素，尿石症可能是单基因疾病或多基因疾病。

目前，鉴定多基因尿石症的新型疾病基因主要使用基于群体遗传学的全基因组关联分析（GWAS）。GWAS的分析过程大致可分为8个步骤（图1）。首先是样品制备，包括表型数据和单核苷酸多态性（SNP）信息。

对于表型数据，除了记录是否患有尿石症外，最好记录性别、年龄、地区、种族和体重指数等混杂因素，以及与代谢评估相关的信息。

第二步是质量控制，可以排除不合格的样品以及不合格的SNP位点。

第三步可以是基因型插补，可以使用序列和基因型数据来估计单倍型和未观察到的基因型[1]。基因型插补可以帮助我们获得更多可分析的SNP位点。

第四步是群体结构分析，旨在使用主成分分析[2]来纠正与群体结构相关的混杂因素。

第五步是关联分析，以获得与尿石症相关的每个SNP位点的p值。Bonferroni多重校正通常用于确定有效阈值，即p=1/n  p=1/n (n 是分析中包含的 SNP 位点数）。

第六步可以是主要使用曼哈顿图的结果可视化。

第七步是单倍型分析，其主要目的是确定哪些SNP位点是链接的，以排除可能由连锁引起的假阳性位点。最后一步是分析SNP位点是否会影响基因功能，筛选出疾病基因。功能分析通常从评估SNP位点是否会影响氨基酸序列，mRNA稳定性或基因表达开始。

全基因组关联研究流程图。SNP单核苷酸多态性

Letter to the Editor

Published: 16 January 2022

Disease genes identification strategies for urolithiasis based on genome-wide association study

Shiping Song & 

Yining Zhao 

Urolithiasis volume 50, pages237–238 (2022)Cite this article

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