目前，GWAS主要針對的是序列變異中的SNPs同性狀之間的關系。第一個成功的GWAS項目完成于2005年，發現了兩個和老年黃斑變性相關的SNPs。這一研究方法的引入，使對遺傳流行病的發病預測不再停留在傳統的年齡、家族史等“環境性”因素分析，而是通過對人體的全基因組的分析，找出可能導致今后發病的基因，并結合“環境性”因素，得出包括癌癥在內的多種流行病的發病率。我國科學家也在銀屑病、精神病和冠心病等方面開展了GWAS研究并取得成效。如安徽醫科大學張學軍研究團隊就處于GWAS研究的領先水平。加粗文字

全基因組關聯分析(GWAS)是應用基因組中數以百萬計的單核苷酸多態性(single nucleotide ploymorphism，SNP)為分子遺傳標記，進行全基因組水平上的對照分析或相關性分析，通過比較發現影響復雜性狀的基因變異的一種策略。隨著基因組學研究以及基因芯片技術的發展，人們已通過GWAS方法發現并鑒定了大量與復雜性狀相關聯的遺傳變異。近年來，這種方法在農業動物重要經濟性狀主效基因的篩查和鑒定中得到了應用。全基因組關聯方法首先在人類醫學領域的研究中得到了極大的重視和應用，尤其是其在復雜疾病研究領域中的應用，使許多重要的復雜疾病的研究取得了突破性進展，因而，全基因組關聯分析研究方法的設計原理得到重視。全基因組關聯分析技術的重大革新及其應用，極大地推動了基因組醫學的發展。GWAS分析方法在動物重要經濟性狀即復雜性狀的研究中也有很大的應用，借助于SNP分子遺傳標記，進行總體關聯分析，在全基因組范圍內選擇遺傳變異進行基因分型，比較異常和對照組之間每個遺傳變異及其頻率的差異，統計分析每個變異與目標性狀之間的關聯性大小，選出最相關的遺傳變異進行驗證，并根據驗證結果最終確認其與目標性狀之間的相關性。

總結

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