ゲノムワイド関連解析
2018年には、学歴に関するもので110万人、不眠症に関するもので130万人と、100万人以上のサンプルサイズに達するGWASがある 。その理由は、オッズ比が小さく、対立遺伝子頻度が低いリスクSNPを確実に検出しようという動きがあるからである。もう1つの傾向は、血中脂質やプロインスリンなどのバイオマーカーのように、より狭く定義された表現型を使用することである。これらは中間表現型と呼ばれ、その解析はバイオマーカーの機能的研究に役立つ可能性がある。GWASの変法では、疾患を持つ人の一親等の親族を対照にする。このタイプの研究は、代理人 (proxy) によるゲノムワイド関連研究(GWAX)と呼ばれる。
GWASに関する議論の中心は、GWASによって発見されたSNP変異のほとんどが、わずかな疾患のリスクの増加にしか関連しておらず、小さな予測値しか持たないということだった。オッズ比の中央値は、一つのリスクSNPあたり1.33であり、3.0を超えるオッズ比を示すのはわずかである 。オッズ比の大きさは小さく、遺伝性変動をほとんど説明できていない。この遺伝性変動は、一卵性双生児を対照とした遺伝率調査から推定される。例えば、身長の変動の80 - 90%は遺伝的差異によって説明できることが知られているが、GWASでは、この変動のごく一部しか説明できていない。
遺伝子型の代入は、GWASデータとハプロタイプのリファレンス・パネルとを組み合わせた統計的手法によって行われる。これらの方法では、短い配列の間の個人間でハプロタイプが共有されていることを利用して、対立遺伝子を推定する。ジェノタイプ・インピュテーションのための既存のソフトウェア・パッケージには、IMPUTE2、Minimac、Beagle、MaCHなどがある 。
関連性の算出に加えて、結果を交絡させる可能性のある因子を考慮するのが一般的である。性別と年齢は交絡因子の一般的な例である。さらに、多くの遺伝的変異は、その変異が最初に生じた地理的・歴史的集団と関連していることも知られている。このような関連性があるため、研究では、参加者の地理期的・民族的背景を考慮して、いわゆる母集団の層別化を行う必要がある。そうしないと、これらの研究は偽陽性の結果を生み出す可能性がある。
すべてのSNPについてオッズ比とP値を計算した後で、マンハッタン・プロットを作成するのが一般的である。GWASでは、このプロットはP値の負の対数をゲノム位置の関数として表している。このようにして、最も有意な関連性を持つSNPは、ハプロブロック構造のため、通常、点のスタックとしてプロット上に表示される。重要なのは、有意性を示すP値のしきい値が、多重検定の問題に対して補正されていることである。閾値の正確な値は研究によって異なるが 、数十万から数百万の検定においても有意であることを示す 5×10が用いられてきた。GWASでは通常、最初の解析を発見コホートで行い、その後、独立した検証コホートで最も有意なSNPを検証する。