TWAS简介
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全转录组关联分析 (TWAS, transcriptome-wide association studies) 是把转录调控（expression）作为遗传变异（variation）和表型（phenotype）之间的中介，将单个遗传变异与表型的关联转换成基因/转录本与表型的关联。
TWAS分析优势与全基因组关联研究相比，TWAS研究策略具有以下优点：
- 与SNP相比，基于基因的分析具有更低的多重比较压力；
- 分析结果以特定基因而非SNP的形式呈现,基因的生物学意义更为直接，便于后续的功能研究和结果转化；
- GTEx数据库提供了极为丰富的基因组和转录组数据。研究人员可以使用各种人体组织和细胞数据作为参考面板来构建模型。从GWAS到TWAS的过渡无需额外的样本测试即可实现；
- TWAS研究中使用了越来越成熟的人工智能分析方法，并且预测结果变得越来越准确。
TWAS 应用领域
- 肿瘤和复杂疾病易感基因的研究。
- 分析动植物的特殊性状。
- 疾病预警，遗传咨询，早期诊断，风险评估和药物选择。
分析流程步骤：
第一步，基于reference panel来建模，构建SNP和基因表达量之间的关系。reference panel中的样本同时拥有基因分型和表达量的结果，根据距离确定基因对应的SNP位点，比如选择基因上下游500kb或者1Mb范围内的SNP位点，拟合这些SNP位点和基因表达量之间的关系；
第二步，用第一步建模的结果来预测另外一个队列的基因表达量，这个队列中的只有GWAS summary data，称之为GWAS cohort， 这一步可以看做是对gwas cohort中的基因表达量进行填充；
第三步，用填充之后的基因表达量来分析基因和性状之间的关联。
课程目录
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流程图
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课程内容
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曼哈顿图.png
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b站视频简介：
PWAS+TWAS+共定位+孟德尔随机化，从遗传、转录组和表型信息推断基因表达与性状的关系_哔哩哔哩_bilibili
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