GWAS
Menetelmät > Assosiaatiotesti

GWAS-tutkimuksissa SNP:n assosiaatiota analysoidaan pääasiassa suorittamalla useita itsenäisiä tilastollisia testejä jokaiselle SNP:lle tutkittavaa fenotyyppiä vasten. GWAS-tutkimuksissa voidaan käyttää erilaisia tilastollisia testejä, ja valittuun testiin vaikuttaa moni eri muuttuja, varsinkin onko kyseessä kategorinen- vai kvantitatiivinen fenotyyppi.
Kvantitatiivisessa tutkimusasetelmassa käytetään yleensä yleistettyjä lineaarisia malleja (GLM), erityisesti varianssianalyysia (ANOVA) ​​. Yksittäisen SNP:n analyysissä nollahypoteesi olettaa, että fenotyypin keskiarvo ei eroa SNP:n eri alleeliryhmien välillä.
Tapaus-verrokki tutkimusasetelmassa lasketaan yleensä eri ryhmien vetosuhdetta (Odds ratio) ja tämän vetosuhteen tilastollista merkitsevyyttä khiin neliö- testillä. Siinä nollahypoteesina on, että kahden eri fenotyypin ja SNP-genotyyppien välillä ei ole assosiaatiota. Tapaus-verrokki tutkimusasetelmassa voidaan käyttää myös logistista regressiota tilastollisena testinä. Logistinen regressio on yleensä suositumpi, koska siinä voidaan ottaa muitakin kliinisiä muuttujia huomioon, kuten esimerkiksi ikä ja sukupuoli ​​​.
Tilastollisessa testauksessa on tärkeää huomioida muuttujia, jotka saattavat vaikuttaa fenotyypin esiintymiseen. Näitä voivat olla jo mainitut ikä ja sukupuoli tai jokin muu tunnettu kliininen muuttuja. Näiden huomioimisen tarkoitus tilastollisessa analyysissä on vähentää väärien positiivisten tulosten määrää. Väärällä positiivisella tuloksella tarkoitetaan löydettyä assosiaatiota, joka ei todellisuudessa olekaan assosiaatio. Fenotyypin esiintyvyys vaihtelee usein eri etnisissä ryhmissä, ja myös alleelifrekvenssit voivat erota huomattavasti ryhmien välillä. Tämä tarkoittaa, että jos tutkimuksessa on mukana monia etnisiä ryhmiä, jotkut SNP:t voivat vaikuttaa olevan yhteydessä fenotyyppiin vain siksi, että ihmisryhmien geneettinen tausta on erilainen ​​. Tätä ilmiötä kutsutaan väestökerrostumiseksi. Väestökerrostumista voidaan analysoida sitä varten luoduilla työkaluilla, esimerkiksi STRUCTURE ​.
Kaikissa tilastollisissa testeissä lasketaan p-arvo, joka on todennäköisyys sille, että nollahypoteesin ollessa tosi testisuure on yhtä suuri tai suurempi kuin havaittu testisuure ​​. Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että jos p-arvo on pienempi kuin sovittu raja-arvo, niin nollahypoteesi hylätään. Tämä raja-arvo on yleensä asetettu olemaan 0,05, mikä tarkoittaa, että väärän positiivisen tuloksen todennäköisyys on 5 %. GWAS-tutkimuksissa tehdään usein tuhansia tilastollisia testejä, joten yksittäisen testin 5 % todennäköisyys virheelle muuttuu paljon suuremmaksi luvuksi ja vääriä positiivisia tuloksia voisi tulla paljonkin. Jotta tältä moninkertaisen testaamisen aiheuttamalta kumulatiiviselta vaikutukselta vältyttäisiin, voidaan raja-arvoa säätää esimerkiksi Bonferronin korjauksella tai FDR:llä (false discovery rate) ​​​. GWAS-tutkimuksissa usein päädytään käyttämään raja-arvona 5*10^-8 ​.
GWAS-tutkimukset mahdollistavat myös yksittäisten SNP lokusten testaamisen lisäksi usean eri lokuksen yhteisvaikutusten tutkimisen genomin tasolla ​​​. Tämä ei ole kuitenkaan yhtä helppoa kuin yksittäisten SNP:n testaaminen, koska se on laskennallisesti ja tilastollisesti erittäin haastavaa. Jos tutkimuksessa analysoidaan esimerkiksi 500 000 SNP-lokusta, kahdenvälisiä yhdistelmiä voi syntyä yli 124 miljardia. Tämä tarkoittaa, että kaikkien mahdollisten yhteisvaikutusten huomioiminen vaatii valtavasti laskentatehoa. Näin suuri määrä yhdistelmiä tekee analyysistä todella raskaan, erityisesti isoilla aineistoilla.