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基于通路的GWAS数据网络分析平台开发成功

中国科学院心理研究所王晶研究员课题组在全基因组关联学习(genome-wide association study, GWAS)研究中取得重要成果。课题组成功开发了基于通路(pathway)的GWAS数据网络分析平台——i-GSEA4GWAS。该平台用于鉴别与疾病表型相关的通路/基因集,以进一步研究和揭示疾病致病机理。

全基因组关联学习(GWAS)是一种对全基因组范围内的常见遗传多态性(主要是单核苷酸多态性-single nucleotide polymorphisms, SNPs)进行总体关联分析的方法,适用于包括精神疾病(mental disorder)在内的复杂疾病的研究。传统GWAS数据分析方法对SNP/基因独立的进行分析,忽略了复杂疾病的多基因联合效应。为解决上述问题,近年来基于通路的研究原则被引入到GWAS数据分析,检测包含多个基因的通路和性状的关联。基于上述观点,王晶课题组成功研究开发了基于通路的GWAS分析方法(i-GSEA)和工具,通过网络服务的方式供世界范围相关研究工作者使用(i-GSEA4GWAS,URL: http://gsea4gwas.psych.ac.cn)。课题组使用i-GSEA4GWAS对一种精神疾病——双向情感障碍(bipolar disorder)的GWAS数据进行了分析,并发现了新的可能的疾病相关通路/基因集。

该项研究得到了中国科学院心理研究所青年科学基金(O9CX115011)和北京市科学技术委员会北京市科技新星计划(A类)(2007A082)的资助。

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摘要
中国科学院心理研究所王晶研究员课题组在全基因组关联学习(genome-wide association study, GWAS)研究中取得重要成果。课题组成功开发了基于通路(pathway)的GWAS数据网络分析平台——i-GSEA4GWAS。该平台用于鉴别与疾病表型相关的通路/基因集,以进一步研究和揭示疾病致病机理。全基因组关联学习(GWAS)是一种对全基因组范围内的常见遗传多态性(主要是单核苷酸多态性-single nucleotide polymorphisms, SNPs)进行总体关联分...
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基因 基因组 疾病
 
 
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