編者按：公元1082年，被貶黃州的蘇軾在這一年寫下了有名的《赤壁賦》和《后赤壁賦》。大文豪寬闊的胸懷似乎絲毫不在意人生的窘迫，剛剛發(fā)出“有客無(wú)酒，有酒無(wú)肴，月白風(fēng)清，如此良夜何？”的無(wú)奈感慨，須臾就可“于是攜酒與魚，復(fù)游于赤壁之下”。

后基因組時(shí)代，我們攜SNP與表型，還需要什么才能復(fù)游于“赤壁”之上呢？

這幾年得益于測(cè)序技術(shù)的進(jìn)步，我們對(duì)生物的研究，已徹底的進(jìn)入了基因組時(shí)代。一個(gè)個(gè)參考基因組測(cè)序計(jì)劃+群體重測(cè)序計(jì)劃得以實(shí)施，給我們講著一個(gè)個(gè)作物遺傳變異、重要性狀遺傳調(diào)控結(jié)構(gòu)的精美故事，每每發(fā)表于頂級(jí)期刊。這里面就不得不提一個(gè)重要的技術(shù)GWAS，學(xué)術(shù)翻譯“全基因組關(guān)聯(lián)分析”，小名也叫“織襪子”。

可是GWAS只是給出和某個(gè)性狀關(guān)聯(lián)的SNP位置，究竟是哪個(gè)基因影響表型，我們還需要從近等基因系、導(dǎo)入系這些穩(wěn)扎穩(wěn)住的遺傳學(xué)方法去鎖定我們要的基因。尤其是像小麥這種LD衰減距離超級(jí)巨大的物種，不光我們GWAS定位到的區(qū)間非常巨大，甚至連我們GWAS的底層模型都會(huì)被帶偏，產(chǎn)生更多的假陽(yáng)性。

相對(duì)于動(dòng)植物可以人為再創(chuàng)建群體，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)定位克隆基因。人類里面因?yàn)閭惱淼雀鞣N原因，只能依賴自然群體。同時(shí)如果能在GWAS這一層面上就能解決大部分問(wèn)題，那是再好不過(guò)了。這幾年GWAS在人類里面又有很多新的進(jìn)展，比如利用轉(zhuǎn)錄組測(cè)序的方法補(bǔ)充GWAS分析（注意是補(bǔ)充不是替代），Transcriptome-wide association studies，簡(jiǎn)稱TWAS。

最近一期的NG上面在線了兩篇關(guān)于TWAS的文章，一篇題為《Probabilistic fine-mapping of transcriptome-wide association studies》的研究文章，提出了一種FOCUS (fine-mapping of causal gene sets)的方法，利用GWAS結(jié)果，群體材料全基因組轉(zhuǎn)錄組結(jié)果，候選位點(diǎn)的LD等這些信息，構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型，給出了候選位點(diǎn)每個(gè)基因的可能性，為我們尋找關(guān)聯(lián)區(qū)域的候選基因提供了新的信息。

圖1. FOCUS基本原理

這種方法其實(shí)是直接檢測(cè)gene-trait的關(guān)聯(lián)性。如圖1所示，a圖上是普通的GWAS曼哈頓圖；中間是利用全基因組轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，建立的SNP-gene 表達(dá)的影響關(guān)系，G代表基因，G1、G2、G3、G4、G5和G6是這個(gè)候選區(qū)間的6個(gè)基因，每一列是一個(gè)SNP，顏色深淺代表每個(gè)SNP對(duì)這6個(gè)基因表達(dá)量變化的影響大??；下方是這個(gè)區(qū)間SNP之間的LD關(guān)系。利用這些信息，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模型的計(jì)算，得到右圖6個(gè)基因和性狀的關(guān)聯(lián)性。相對(duì)于之前利用SNP位置找基因，提供了一個(gè)直接基因和表型關(guān)聯(lián)關(guān)系，利于我們更快的找到關(guān)鍵基因。

圖2. FOCUS方法模擬結(jié)果

是不是這樣呢？

作者首先進(jìn)行了模擬分析，發(fā)現(xiàn)83%的致病基因會(huì)都會(huì)落在FOCUS 90%的置信區(qū)間里。

這種方法最大的弊端是什么呢？

就是我們基因影響表型的表達(dá)部位，不在我們轉(zhuǎn)錄組測(cè)序的組織里，那這種方法就會(huì)有偏差。舉例來(lái)說(shuō)，如果表型是雄性不育，那么目標(biāo)基因的表達(dá)部位可能就是在花藥里，但是我們測(cè)的轉(zhuǎn)錄組卻是在葉片里。那還能得到可靠結(jié)果嗎？作者的分析結(jié)果是一定程度上可以的。圖2，e圖說(shuō)明，致病基因只要在測(cè)序組織表達(dá)量和致病組織表達(dá)量（發(fā)揮功能組織）有0.2以上的遺傳力，就可以被相當(dāng)?shù)墓πz測(cè)到，這在一定程度上緩解了轉(zhuǎn)錄組測(cè)序的組織要求嚴(yán)格性。

這種方法是不是真的這么好呢？

NG同期在線了另一篇題為《Opportunities and challenges for transcriptome wide association studies》的觀點(diǎn)文章對(duì)TWAS這種方法進(jìn)行更為廣泛的測(cè)試和討論。這篇文章也提出基因表達(dá)量之間的關(guān)聯(lián)性，基因間位置的重疊性，測(cè)序的組織差異等問(wèn)題都會(huì)帶來(lái)假陽(yáng)性？但是，TWAS依然相對(duì)于孤零零的只有SNP-trait的GWAS結(jié)果而言，是一個(gè)很大的進(jìn)步。TWAS確實(shí)能在一定程度上增大我們找到真正候選基因的可能性。文章同時(shí)也指出在做TWAS時(shí)候要尤其注意基因表達(dá)的相關(guān)性和組織偏好性。

那么，TWAS會(huì)很快在小麥里得以運(yùn)用嗎？

讓我們，別持目以待，早點(diǎn)動(dòng)手開始吧！所以，哪位老板那里有群體，有數(shù)據(jù)，讓我們來(lái)玩一次吧。