今天跟大家分享的是16年1月发表在Cell Cycle（IF=3.530）上的一篇perspective前瞻性文章 Reducing GWAS Complexity （https://doi.org/10.1080/15384101.2015.1120928）
一句话总结：用精细定位来缩小候选功能SNPs的范围
关键词：GWAS; SNP; Cancer; chromatin; non-coding DNA; enhancer; fine-mapping
随着测序成本的不断降低和meta分析的应用，复杂表型相关的GWAS在大样本数据的处理中越来越强大，越来越多MAF很低的SNPs被鉴定出来。这些候选risk SNPs之间由于LD相互关联，使得给定locus的关联分析变得复杂，更何况超过90%的risk SNPs位于非编码的DNA序列中。
为了解决以上问题，作者结合染色体的生物特征（chromatin biofeatures）去确认GWAS最初发掘的SNPs的潜在功能。这些SNP被称为索引SNP (index SNPs)，之后由r2计算LD后得到的SNPs，被称为替代SNP (surrogate SNPs)。许多软件FunciSNP RegulomeDB, Haploreg, Annovar, IGV以及最新的FunSeq8和motifbreakR9 可以根据染色体的注释信息对risk SNPs进行重新定位，这会大大减少SNP的数目（表1）。在过去的几年里，作者把这个注释方法成功运用到前列腺癌和乳腺癌的risk regions筛选中。
尽管此方法把候选SNP数目从50,000筛到了500，再到平均10个（中位数是5）和前列腺癌相关的risk SNPs，但这10个SNP仍需要一一进行详细和全面的湿实验验证。精细定位(fine-mapping) 的新方法可以解决这个问题（来减少实验量）。
除了p值，有许多新的分析方法来统计筛选候选SNP，比如贝叶斯和重新采样(re-sampling approaches)方法（原文如下，不太好翻译，但是很重要）
“These methods include Bayesian and re-sampling approaches that formally incorporate the uncertainty in estimation and ranking, model selection approaches to condition on multiple SNPs in the region using either individual-level data or marginal test statistics, and approaches that formally incorporate prior information, such as SNP annotation, into the final inference.”
最近，作者和他人合作，使用多种族人群、单一大型欧洲人群数据对前列腺癌风险区进行了精细定位，降低了每个区域候选risk SNP的数量（表1）。FunciSNP3注释的功能和2个精细作图研究，进一步减少了共同候选SNP的数量，平均每个区域只有大约2个SNP（表1）。这意味着，如果没有功能性的注释或精细定位，每个位点都有大量的假阳性结果，从而导致与risk无关的功能分析。Ultimately SNPs must be func- tional to be causal, but not all functional SNPs are inevitably involved in risk.
然而，即使有精细作图的数据在手，当多个功能性SNP位于单一基因座上且其中只有一个对疾病有主效作用时，下游分析也会变得复杂。也可能是多个变异位点效应互补，亦或是某一特定疾病位点的病因靶组织位于原发组织的外部。
举个例子，除了前列腺上皮细胞的失调，前列腺癌可能还受到免疫细胞的影响。这可以解释，为什么现有的前列腺上皮表观基因组学数据中大约1/3的风险位点 (risk loci) 没有功能。此外，浆液性卵巢癌中精细作图的risk SNP 富集在FTSE (fallopian tube serous epithelium) 原生代细胞系而并非卵巢浆液性上皮细胞系，表明该组织是由FTSE起源而来的，因此作者预计多个候选组织（或所有已知细胞类型）之间的比较将成为该领域的标准。Thus, in the midst of so much uncertainty, it is essential that biological assays give repeatable and reliable measures of these complex interactions。必须强调的是，单独的功能注释显然不是全面的，其他与染色质有关的未知功能在将来也会被考虑。最终目标是在每个risk位点鉴定出真正的功能/致病性SNP（具有超过1个SNP或多个causal等位基因)。实现这一目标需要开发特定的检测方法，一旦相应的表观基因组（或其他）的变异功能得到验证，即可检测等位基因对对癌症进程的影响。The eventual utility from this will be the compilation of more informative nomograms for risk assess- ments and the identification of risk mechanisms.
参考文献：
见原文
扩展阅读：
What is the Perspectives? From New Journal of Chemistry
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