2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——遺傳變異與心血管疾病易感性關聯(lián)性評估技術(shù)的研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述單核苷酸多態(tài)性（SNP）作為遺傳標記在關聯(lián)分析中應用的優(yōu)勢與局限性。二、在心血管疾病遺傳關聯(lián)研究中，進行群體規(guī)模GWAS（全基因組關聯(lián)研究）時，數(shù)據(jù)預處理階段主要包含哪些關鍵步驟？請選擇其中兩個步驟，詳細說明其目的和可能遇到的問題。三、解釋連鎖不平衡（LD）的概念及其在全基因組關聯(lián)分析中的意義。簡述如何利用LD信息進行有效樣本選擇或進行關聯(lián)分析的校正。四、孟德爾隨機化（MR）研究旨在利用遺傳變異作為工具變量來推斷暴露因素與結(jié)局之間的因果關系。請簡述孟德爾隨機化研究設計的基本原理，并說明其主要的潛在偏倚類型及其可能的解決方法。五、假設你進行了一項以血壓升高為結(jié)局的心血管疾病遺傳關聯(lián)研究，并識別出若干與血壓顯著關聯(lián)的SNP。請列舉至少三種不同的生物信息學方法或數(shù)據(jù)庫，用于探究這些SNP可能影響的生物學通路或功能途徑，并簡要說明其中一種方法的基本思路。六、在進行雙樣本孟德爾隨機化（Two-SampleMR）分析時，如何評估所選遺傳工具變量的有效性？請列舉至少兩種評估方法及其原理。七、結(jié)合當前研究進展，討論利用表觀遺傳學數(shù)據(jù)（如甲基化水平）評估遺傳變異與心血管疾病易感性之間關聯(lián)性的潛在價值和研究挑戰(zhàn)。八、設計一個簡要的研究方案，用于評估某特定基因（例如，APOE基因）的多態(tài)性對中國人群冠心病易感性的影響。方案應包含研究目的、數(shù)據(jù)來源、主要分析方法和預期結(jié)果解讀。試卷答案一、優(yōu)勢：（1）SNP是基因組中最豐富的遺傳變異，密度高，可在基因組范圍內(nèi)提供豐富的遺傳信息；（2）SNP具有多態(tài)性頻率高、穩(wěn)定性好、易于檢測（如通過高通量測序）等優(yōu)點，使得大規(guī)模關聯(lián)研究成為可能；（3）通過連鎖不平衡分析，可以利用已知的SNP關聯(lián)信息推斷附近未知變異的關聯(lián)性。局限性：（1）SNP僅能捕捉到基因組中約1-2%的變異信息；（2）存在連鎖不平衡結(jié)構(gòu)，一個SNP的關聯(lián)信號可能受到附近其他變異的影響，導致結(jié)果解釋復雜；（3）部分SNP可能處于非致病基因或非功能區(qū)域，即使發(fā)現(xiàn)關聯(lián)也難以直接解釋其生物學機制；（4）存在多效性，即一個SNP可能同時影響多個性狀或疾病風險，使得關聯(lián)結(jié)果的因果推斷困難。二、關鍵步驟：主要包括：質(zhì)量控制（QC），如去除低質(zhì)量讀段（reads）和位點（SNPs）；數(shù)據(jù)過濾，如根據(jù)QC標準篩選SNP和樣本；基因組比對（若為WGS數(shù)據(jù)）；變異檢測（若為WGS/WES數(shù)據(jù)）；連鎖不平衡校正和樣本選擇（如使用PLINK進行(--geno0.001,--maf0.01等參數(shù)）；數(shù)據(jù)庫注釋（如使用VEP或ANNOVAR）。選擇一：質(zhì)量控制（QC）。目的：確保用于分析的測序數(shù)據(jù)具有高質(zhì)量和準確性，去除因?qū)嶒炚`差、生物變異等引入的低質(zhì)量數(shù)據(jù)，提高關聯(lián)分析的可靠性和效率?？赡苡龅降膯栴}：讀段映射率低或錯誤、SNP/INDEL的基因型調(diào)用質(zhì)量分數(shù)低、樣本間存在明顯的親緣關系或批次效應、存在離群樣本等。選擇二：連鎖不平衡（LD）校正和樣本選擇。目的：通過LD校正消除SNP之間由于共分離帶來的相關性，使得每個SNP能夠相對獨立地進行分析；通過樣本選擇（如根據(jù)MAF和HWE過濾）去除遺傳結(jié)構(gòu)異常或統(tǒng)計意義不顯著的變異，從而精簡分析集，提高統(tǒng)計功效，并減少計算負擔。可能遇到的問題：LD校正方法的選擇可能影響結(jié)果（如使用基于HapMap2/3/PHASE3的參考面板可能導致某些人群的關聯(lián)信號被稀釋）；樣本選擇標準過嚴可能丟失部分有意義的變異信息；參考面板與目標人群的LD結(jié)構(gòu)差異可能導致校正不完全。三、概念：連鎖不平衡（LD）是指遺傳標記（如SNP）在染色體上一起分離的概率偏離隨機分離的概率。通常由于這些標記位于同一個祖源等位基因的鄰近區(qū)域，隨著遺傳漂變，它們傾向于一起遺傳給后代。意義：（1）LD是進行全基因組關聯(lián)研究（GWAS）的基礎，通過分析已知SNP的關聯(lián)信號，可以推斷附近未知或未檢測變異的關聯(lián)性；（2）LD信息可用于縮小候選基因范圍，將關聯(lián)信號映射到具體的基因或功能區(qū)域；（3）LD校正是GWAS數(shù)據(jù)分析的必要步驟，用于去除非因果SNP的關聯(lián)信號對主要關聯(lián)信號的影響，確保分析結(jié)果反映的是目標變異的真實效應。利用LD進行樣本選擇或校正：（1）樣本選擇：在GWAS分析前，可以根據(jù)SNP的MAF（最小等位基因頻率）和HWE（Hardy-Weinberg平衡）以及與已知高密度SNP（如1000Genomes項目提供的SNP）的LD強度（如r2值）進行過濾，只保留高質(zhì)量、代表性且位于低LD區(qū)塊內(nèi)的SNP進行分析，以減少計算量并提高結(jié)果的穩(wěn)健性；（2）校正：在進行關聯(lián)分析時，通常使用主效應模型，分析每個SNP對結(jié)局變量的獨立效應，同時利用LD信息（如通過計算SNP間的連鎖不平衡矩陣）對所有SNP進行校正，以消除它們之間的相關性對關聯(lián)估計的影響，得到更準確的效應估計值。常用軟件如PLINK的--ld-prune或--clump功能。四、基本原理：孟德爾隨機化（MR）利用遺傳變異作為工具變量（InstrumentalVariables,IVs）。根據(jù)孟德爾遺傳定律，等位基因在配子中隨機分配，且不受后續(xù)環(huán)境因素影響。因此，如果一個遺傳變異（IV）滿足以下兩個關鍵條件：（1）該變異與暴露因素（Exposure）的關聯(lián)獨立于后續(xù)環(huán)境因素（Confounders）；（2）該變異能夠有效影響結(jié)局（Outcome），那么該變異與暴露因素的關聯(lián)就可以用來估計暴露因素與結(jié)局之間的因果關系。其基本邏輯是：遺傳變異如同一個“自然實驗”，其暴露效應代表了暴露因素對結(jié)局的因果效應。潛在偏倚類型及解決方法：（1）水平多效性（Horizontalpleiotropy）：指遺傳工具變量不僅影響暴露因素，還通過其他途徑直接影響結(jié)局。解決方法：使用MR-Egger回歸檢測并校正多效性；使用加權(quán)中位數(shù)法等對多效性不敏感的MR方法。（2）弱工具變量（WeakInstrument）：指遺傳變異與暴露因素的關聯(lián)較弱（關聯(lián)強度r2低），導致MR估計的方差增大，結(jié)果不穩(wěn)定。解決方法：使用MR-Egger回歸（其對弱工具變量的敏感性較低）；使用加權(quán)中位數(shù)法（當大部分工具變量有效時仍能提供穩(wěn)健估計）；明確報告r2值，評估其強度。（3）未校正混雜（Failuretoadjustforconfounding）：盡管孟德爾隨機化的設計初衷是避免混雜，但如果環(huán)境混雜因素同時影響遺傳變異和結(jié)局，且未在分析中進行調(diào)整（如使用MR-PRESSO方法檢測和處理異常值）。解決方法：盡可能選擇與混雜因素關聯(lián)較弱的遺傳工具變量；使用MR-PRESSO等方法檢測和處理由未校正混雜引起的異常值。（4）測量誤差（Measurementerror）：指暴露因素或結(jié)局的測量存在誤差。解決方法：使用更精確的測量工具；選擇與暴露因素關聯(lián)更精確的工具變量。五、方法/數(shù)據(jù)庫：（1）KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）：提供通路數(shù)據(jù)庫和圖通路分析工具?？捎糜诜治鯯NP所在的基因參與的生物學通路，查看這些通路與心血管疾病的相關性。（2）WikiPathways：一個公開的通路數(shù)據(jù)庫，包含由專家構(gòu)建和注釋的通路圖。可以搜索特定基因或KEGG通路，查看其與心血管疾病相關的已知通路。（3）GSEA（GeneSetEnrichmentAnalysis）工具（如GSEASoftware,GSEABase）：用于評估預先定義的基因集（如KEGG通路、GOterms）在某個基因列表（如GWAS顯著SNP所在的基因）中富集程度的統(tǒng)計方法。（4）Reactome：一個通路數(shù)據(jù)庫，側(cè)重于人類生物通路，并提供可視化工具?？捎糜谔剿鱏NP相關基因參與的詳細分子通路。（5）臨床基因數(shù)據(jù)庫（如OMIM,GeneReviews）：可以查詢特定基因的臨床意義，了解其與心血管疾病的相關報道和已知功能。方法一（GSEA）基本思路：GSEA首先根據(jù)基因的表達水平或其他特征對基因進行排序。然后，它計算一個預設基因集（如KEGG通路）在排序列表頂部、中部和底部的富集程度。如果某個基因集在頂部富集顯著，表明該通路中的基因傾向于表現(xiàn)出與疾病更強的關聯(lián)（表達上調(diào)或下調(diào)），反之亦然。這有助于識別與疾病相關的潛在功能通路，即使單個基因未達到統(tǒng)計顯著性。六、評估方法：（1）r2值或D'值：在進行雙樣本MR前，通常需要評估工具變量SNP與暴露因素的關聯(lián)強度。r2值衡量兩個SNP位點間連鎖不平衡的程度，D'值是另一個衡量關聯(lián)強度的指標。通常要求SNP與暴露因素的r2值較高（如>0.8或0.9），以確保工具變量的有效性。低r2值可能意味著工具變量是弱工具變量。（2）F統(tǒng)計量：F統(tǒng)計量反映了SNP與暴露因素關聯(lián)的強度（F=σ2ε/σ2u，其中σ2ε是結(jié)局方差，σ2u是暴露方差）。在進行MR分析前，計算每個工具變量的F統(tǒng)計量，通常要求F值足夠大（如>10或20），以避免弱工具變量偏倚。F值越大，表示SNP與暴露因素的關聯(lián)越強，作為工具變量的有效性越高。（3）MR-Egger回歸的截距項：MR-Egger回歸除了估計因果效應外，還會提供一個截距項。如果截距項不顯著（P>0.05），通常表明不存在明顯的水平多效性。然而，如果截距項顯著且符號與主效應估計值相反，則提示可能存在未校正的多效性，且需要進一步調(diào)查其來源。截距項本身的大小也反映了多效性的程度。七、潛在價值：（1）揭示表觀遺傳調(diào)控機制：表觀遺傳修飾（如DNA甲基化、組蛋白修飾）可以介導遺傳變異對表型的表觀遺傳效應，從而影響疾病易感性。分析遺傳變異與表觀遺傳標記的關聯(lián)，有助于揭示表觀遺傳調(diào)控網(wǎng)絡在疾病發(fā)生中的作用。（2）克服部分多效性：遺傳變異可能通過影響表觀遺傳狀態(tài)而非直接基因表達來影響疾病風險。利用表觀遺傳數(shù)據(jù)作為中介變量或工具變量，可能有助于減少由基因表達多效性引起的部分偏倚。（3）整合多組學信息：將基因組、表觀遺傳組數(shù)據(jù)整合分析，可以更全面地理解遺傳變異如何通過復雜的分子機制影響心血管疾病。（4）尋找新的生物標志物：某些表觀遺傳標記可能比基因型本身更穩(wěn)定或更早發(fā)生改變，可能作為疾病早期診斷或預測的生物標志物。研究挑戰(zhàn)：（1）數(shù)據(jù)獲取與整合：獲取大規(guī)模、高質(zhì)量的表觀遺傳數(shù)據(jù)（如通過WGBS）成本高昂；整合基因組、表觀遺傳和臨床數(shù)據(jù)需要復雜的技術(shù)和計算框架。（2）細胞異質(zhì)性：組織或生物樣本通常包含多種細胞類型，不同細胞類型的表觀遺傳狀態(tài)各異，分析時需要考慮細胞異質(zhì)性帶來的影響。（3）表觀遺傳數(shù)據(jù)的動態(tài)性：表觀遺傳狀態(tài)可能受到年齡、環(huán)境、生活方式等多種因素影響而發(fā)生變化，增加了關聯(lián)分析的復雜性。（4）關聯(lián)分析的復雜性：分析遺傳變異與復雜表觀遺傳標記（如甲基化位點網(wǎng)絡）之間的關聯(lián)比分析基因型與表型的關聯(lián)更為復雜，需要考慮位點間的相互作用等。（5）因果關系推斷：利用表觀遺傳數(shù)據(jù)進行MR分析等因果關系推斷仍面臨挑戰(zhàn)，需要更嚴格的方法學驗證。八、簡要研究方案：研究目的：評估APOE基因多態(tài)性對中國人群冠心?。–oronaryHeartDisease,CHD）易感性的影響，并探索可能的潛在生物學機制。數(shù)據(jù)來源：（1）遺傳數(shù)據(jù)：獲取一個包含中國人群全基因組SNP數(shù)據(jù)的大型隊列或病例-對照研究數(shù)據(jù)集，確保APOE基因區(qū)域SNP覆蓋度高，并有足夠數(shù)量的SNP用于連鎖不平衡校正。需要APOE基因型或SNP數(shù)據(jù)，以及樣本的性別、年齡、是否吸煙等基本信息。（2）表型數(shù)據(jù)：從同一隊列或關聯(lián)研究數(shù)據(jù)庫獲取確證的冠心病病例和健康對照的表型數(shù)據(jù)，包括診斷信息、基線臨床特征（如血脂水平、血壓、血糖等）。（3）公共數(shù)據(jù)庫（可選）：利用大型GWAS總結(jié)數(shù)據(jù)（如UKBiobank,GIANT等包含中國人群數(shù)據(jù)的GWAS）進行雙樣本孟德爾隨機化分析，獲取APOE基因變異與血脂水平（如LDL-C,HDL-C,總膽固醇）的關聯(lián)效應作為工具變量，間接推斷APOE與CHD的因果關系。主要分析方法：（1）單倍型構(gòu)建與SNP選擇：對APOE基因區(qū)域進行連鎖不平衡分析，構(gòu)建單倍型塊，選擇代表性的SNP作為APOE基因的工具變量。同時，在全基因組范圍內(nèi)選擇足夠數(shù)量、滿足孟德爾隨機化條件的SNP作為對照。（2）GWAS分析：在病例-對照數(shù)據(jù)集中，對APOE基因區(qū)域的選擇性SNP進行關聯(lián)分析（如使用PLINK軟件），計算每個SNP與冠心病的關聯(lián)效應（效應估計值β、標準誤SE和P值），并校正全基因組多重檢驗。（3）孟德爾隨機化分析（MR）：*單樣本MR：利用在當前數(shù)據(jù)集中獲得的APOE基因SNP與冠心病的關聯(lián)效應作為工具變量，使用加權(quán)中位數(shù)法、加權(quán)模式法或MR-Egger回歸等方法，評估APOE基因變異對CHD風險的因果效應。*雙樣本MR：如果有大型GWAS總結(jié)數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)中APOE基因SNP與血脂水平的關聯(lián)效應作為工具變量，使用雙樣本MR方法（如TwoSampleMR,MVMR軟件）評估APOE基因變異通過影響血脂水平進而對CHD風險的因果效應。（4）敏感性分析：進行MR-Egger回歸的截距檢驗、加權(quán)中位數(shù)法的MR-PRESSO檢驗