今天跟大家分享的是16年1月發表在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）
一句話總結：用精細定位來縮小候選功能SNPs的范圍
關鍵詞：GWAS; SNP; Cancer; chromatin; non-coding DNA; enhancer; fine-mapping
隨著測序成本的不斷降低和meta分析的應用，復雜表型相關的GWAS在大樣本數據的處理中越來越強大，越來越多MAF很低的SNPs被鑒定出來。這些候選risk SNPs之間由于LD相互關聯，使得給定locus的關聯分析變得復雜，更何況超過90%的risk SNPs位于非編碼的DNA序列中。
為了解決以上問題，作者結合染色體的生物特征（chromatin biofeatures）去確認GWAS最初發掘的SNPs的潛在功能。這些SNP被稱為索引SNP (index SNPs)，之后由r2計算LD后得到的SNPs，被稱為替代SNP (surrogate SNPs)。許多軟件FunciSNP RegulomeDB, Haploreg, Annovar, IGV以及最新的FunSeq8和motifbreakR9 可以根據染色體的注釋信息對risk SNPs進行重新定位，這會大大減少SNP的數目（表1）。在過去的幾年里，作者把這個注釋方法成功運用到前列腺癌和乳腺癌的risk regions篩選中。
盡管此方法把候選SNP數目從50,000篩到了500，再到平均10個（中位數是5）和前列腺癌相關的risk SNPs，但這10個SNP仍需要一一進行詳細和全面的濕實驗驗證。精細定位(fine-mapping) 的新方法可以解決這個問題（來減少實驗量）。
除了p值，有許多新的分析方法來統計篩選候選SNP，比如貝葉斯和重新采樣(re-sampling approaches)方法（原文如下，不太好翻譯，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，使用多種族人群、單一大型歐洲人群數據對前列腺癌風險區進行了精細定位，降低了每個區域候選risk SNP的數量（表1）。FunciSNP3注釋的功能和2個精細作圖研究，進一步減少了共同候選SNP的數量，平均每個區域只有大約2個SNP（表1）。這意味著，如果沒有功能性的注釋或精細定位，每個位點都有大量的假陽性結果，從而導致與risk無關的功能分析。Ultimately SNPs must be func- tional to be causal, but not all functional SNPs are inevitably involved in risk.
然而，即使有精細作圖的數據在手，當多個功能性SNP位于單一基因座上且其中只有一個對疾病有主效作用時，下游分析也會變得復雜。也可能是多個變異位點效應互補，亦或是某一特定疾病位點的病因靶組織位于原發組織的外部。
舉個例子，除了前列腺上皮細胞的失調，前列腺癌可能還受到免疫細胞的影響。這可以解釋，為什么現有的前列腺上皮表觀基因組學數據中大約1/3的風險位點 (risk loci)?沒有功能。此外，漿液性卵巢癌中精細作圖的risk SNP 富集在FTSE (fallopian tube serous epithelium)?原生代細胞系而并非卵巢漿液性上皮細胞系，表明該組織是由FTSE起源而來的，因此作者預計多個候選組織（或所有已知細胞類型）之間的比較將成為該領域的標準。Thus, in the midst of so much uncertainty, it is essential that biological assays give repeatable and reliable measures of these complex interactions。必須強調的是，單獨的功能注釋顯然不是全面的，其他與染色質有關的未知功能在將來也會被考慮。最終目標是在每個risk位點鑒定出真正的功能/致病性SNP（具有超過1個SNP或多個causal等位基因)。實現這一目標需要開發特定的檢測方法，一旦相應的表觀基因組（或其他）的變異功能得到驗證，即可檢測等位基因對對癌癥進程的影響。The eventual utility from this will be the compilation of more informative nomograms for risk assess- ments and the identification of risk mechanisms.
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What is the Perspectives? ?From New Journal of Chemistry
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