稀有变异的发现与负荷检验

标准的全基因组关联研究（GWAS）主要用于检测常见变异，但基因组中许多功能性变异是稀有的。由于任何单一的稀有变异在人群中出现的频率过低，无法进行可靠的逐个检验，因此稀有变异分析通常会聚合变异（通常在一个基因内），并检验其组合负荷在病例组和对照组之间是否存在差异。测序技术使这些变异得以观察，而负荷检验和核函数检验等方法则使其在统计学上变得可行。

Definition

稀有变异发现通常指通过测序识别与某种性状相关的低频遗传变异，而负荷检验是一类基于基因或区域的方法，它将多个稀有变异聚合到一个单一的检验中，以获得单标记分析所缺乏的统计效力。

Scope

本主题涵盖了稀有变异为何会逃脱传统的单标记GWAS检测、揭示这些变异的测序技术和参考面板，以及主要的聚合策略——简单的负荷（合并）检验、方差成分核函数检验（如SKAT）以及组合或最优检验（如SKAT-O）。它还指出了变异注释在决定聚合哪些变异方面的作用。这是一份方法学参考，而非临床指南。

Core questions

• 为什么传统的单标记GWAS对稀有变异缺乏效力？
• 测序（而非阵列基因分型）如何揭示稀有变异？
• 负荷（合并）检验如何聚合基因内的稀有变异？
• SKAT等基于核函数的检验与简单负荷检验有何不同？
• 何时假设变异作用方向一致，当它们不一致时会发生什么？

Key concepts

• 稀有和低频变异
• 全外显子组和全基因组测序
• 基于基因或区域的聚合
• 负荷/合并检验
• 序列核函数关联检验（SKAT）
• 组合和最优检验（SKAT-O）
• 功能注释和变异加权

Mechanisms

当一个变异仅由少数个体携带时，单标记关联检验会失去效力，因此稀有变异方法会将一个基因或区域内的变异进行聚合。负荷（合并）检验将一个单元内的稀有变异汇总成一个计数或指示符，并检验该负荷在病例组和对照组之间是否存在差异；当大多数变异以相同方向影响性状时，这些检验非常有效，但当效应方向混杂或许多变异是中性时，其效力会降低。以序列核函数关联检验（SKAT）为代表的方差成分核函数检验，则检验变异效应的分布是否偏离零假设，而不假设共同的方向，并且在效应异质时仍保持效力。SKAT-O等组合方法自适应地融合了负荷检验和核函数检验，以在各种情境下表现良好。由于聚合取决于选择包含哪些变异，因此功能注释和基于频率的加权被用于关注可能有害的变异。测序技术和多样化的参考面板（如千人基因组计划）是这些检验所分析的稀有变异的发现和注释的基础。

Clinical relevance

稀有变异方法将遗传发现扩展到更可能具有功能性且更接近基础生物学的变异，补充了常见变异GWAS。本主题描述的是分析方法，并非个体变异解读、诊断或治疗决策的依据。

Evidence & guidelines

方法学基础来源于统计遗传学文献而非临床指南。Wu 等人（2011）引入了用于测序数据的SKAT；Lee 等人（2012）开发了最优组合检验（SKAT-O）；千人基因组计划（2015）提供了稀有变异的参考数据；Manolio 等人（2009）将稀有变异视为常见变异GWAS未能解释的遗传力来源之一。

History

随着常见变异GWAS的成熟并留下未解释的遗传力，人们的注意力转向了阵列无法捕获的稀有变异。大约在2010年，可负担的外显子组和全基因组测序的普及使得稀有变异能够大规模观测，随后出现了一波聚合方法：简单的合并检验，然后是2011年的方差成分核函数检验（如SKAT），以及2012年的自适应组合方法（如SKAT-O）。此后，大型测序联盟和生物样本库外显子组研究广泛应用了这些方法，尽管检测稀有变异信号仍需要非常大的样本量。

Debates

何时应优先选择负荷检验而非核函数检验？

当聚合的变异作用方向一致时，负荷检验最有效；而SKAT等核函数检验对混合效应方向和许多中性变异更具鲁棒性；组合检验旨在权衡利弊，但正确的选择取决于基因未知的真实结构。

Key figures

• Xihong Lin
• Michael Wu
• Seunggeun Lee
• Michael Boehnke
• Teri Manolio

Seminal works

• wu-2011
• lee-2012
• manolio-2009

Frequently asked questions

为什么GWAS不能一次检验一个稀有变异？

仅由少数个体携带的变异提供的统计信息过少，不足以进行可靠的单标记检验，因此稀有变异方法会聚合许多变异（通常在一个基因内）以获得效力。

SKAT与简单负荷检验有何不同？

负荷检验假设聚合的变异作用方向大致相同，而SKAT是一种方差成分检验，即使变异效应在方向或大小上存在差异，它也能检测到偏离零假设的情况，使其对异质效应更具鲁棒性。