全基因组关联研究中的多水平模型.docx

全基因组关联研究中的多水平模型
多水平模型在全基因组关联研究中的应用
全基因组关联研究（GWAS）已成为解析复杂疾病遗传背后基因和单核苷酸多态性（SNPs）的重要方法。然而，在GWAS中，仅仅发现SNP与疾病的关联关系还不够，我们还希望了解不同生物水平，例如基因、蛋白质及代谢物之间的复杂调节关系。为了解决这个问题，出现了多水平模型（MPM）。
MPM是一种广义线性模型的扩展，可用于估计而非预测疾病风险与多个相互作用生物水平的复合。MPM考虑到了在多个水平上之间存在的关系以及它们对疾病发生和发展的贡献，从而使研究人员能够准确评估基因对疾病的作用。
在GWAS中，MPM分析的核心是将SNPs与表型数据，例如转录组、蛋白质组和代谢组进行联合分析。多数MPM将不同水平数据同时或分别用于回归模型中的解释变量和响应变量。这样，疾病风险和多种生物水平之间的关系可以通过多数检验与较精确的效应分配来评估。
以代谢组成例子，MPM可用于探究基因变异如何影响代谢并导致疾病，为基因-代谢-疾病复合体建模。首先，在这种情况下，通过代谢组层面量化生物标志（代谢物水平），可以对样本进行分类，进而进行多水平分析。
MPM应用于GWAS的优势显著：它可以通过整合多个生物水平来改进GWAS的研究结论，从而减少潜在的假”积极“结论。例如，MPM可以发现某些SNP和某些代谢物之间的明显关联，但仅在某些特定的转录组层面（即SNP和转录组之间）存在。如果我们通过传统的GWAS方法来分析这一问题，我们很可能会忽略掉这种类型的短期关系。
此外，MPM还可以降低潜在的假发现，因为它处理的数据更加稳定。同时，通过多层次、多维和综合分析数据，MPM还可以降低存在的噪音和变化对结论的影响。
当然MPM的缺点也是显而易见的，例如它需要大量的数据且处理非常复杂，可能需要考虑许多参数和影响因素。此外，MPM需要在不同生物层面上收集数据，这可能会导致额外的成本和努力。
总之，MPM的广泛应用产生了一批数据分析工具，例如Wilkerson等人提出的SnPLS（多水平plink格式文件的一种序列借助变量选择的方法）。随着全基因组关联研究的发展，MPM无疑将成为GWAS重要的数据处理和分析工具之一。其研究方法和工具将为我们更好地理解人类基因和生物水平的相互作用提供强有力的支持，从而在疾病预防、治疗、诊断和监控方面产生深远影响和启示。