今天就跟大家聊聊有关基于家系数据的GWAS分析是怎样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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通过GWAS分析可以寻找与某一疾病或性状相关的突变位点，传统的GWAS都是基于control/case的设计，通过比较健康人群和患病人群中突变位点或者基因型频率的差异，最终确定相关的位点。
对于家族遗传病而言，上述的分析策略就存在问题了。在家系中，不同世代的个体之间存在遗传关系，疾病相关的位点也会有父代传递给子代。为了将这个传递关系考虑进来，针对家族遗传病的GWAS分析，提出了新的分析方法-TDT。
TDT全称 TRANSMISSION DISEQUILIBRIUM TEST，通过分析从父代继承的allel个数和期望的allel个数的差异，从而判断改为点是否与疾病相关。
在上述的示意图中，子代从纯合父代继承了M1allel, 从杂合父代继承了M2 allel，由父代传递给子代的allel 就叫做 transmitted allel。
对于一个SNP位点而言，统计样本中transmitted allel 和non-transmitted allel 的个数，得到如下表格
TDT检验的统计量计算如下
（b - c）^ 2 / (b + c)
这个统计量符合自由度为1的卡方分布。
plink 软件可以进行家系数据的GWAS分析，用法如下
plink --file mydata --tdt
会生成plink.tdt文件，其中每列的含义如下
| Column | Meaning | | CHR | Chromosome number |
| SNP | SNP identifier |
| A1 | Minor allele code |
| A2 | Major allele code |
| T | Transmitted minor allele count |
| U | Untransmitted allele count |
| OR | TDT odds ratio |
| CHISQ | TDT chi-square statistic |
| P | TDT asymptotic p-value |
| A:U_PAR | Parental discordance counts |
| CHISQ_PAR | Parental discordance statistic |
| P_PAR | Parental discordance asymptotic p-value |
| CHISQ_COM | Combined test statistic |
| P_COM | Combined test asymptotic p-value |
P值小于0.05的突变位点，就认为是与疾病相关的位点了。除了TDT检验外，plink还支持其他更多的检验方法。
看完上述内容，你们对基于家系数据的GWAS分析是怎样的有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
本文名称：基于家系数据的GWAS分析是怎样的
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