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中华流行病学杂志２０１１年４月第３２卷第４期ＣｈｉｎＪＥｐｉｄｅｍｉｏｌ，Ａｐｒｉｌ２０１１，Ｖ０１．３２，Ｎｏ．４·４０３·
几乎没有一个ＳＮＰ有统计学意义。因此，很多ＧＷＡＳ在探索阶段并不考虑多重比较的问题，而是选择Ｐ值最小的几个ＳＮＰ进入下一步的验证。甚至可以不计算假设检验的Ｐ值，而直接利用一些统计量对ＳＮＰ进行排序，如用Ｂａｙｅｓ因子等∽Ｊ。
（４）基于基因和通路的关联研究：前述的方法都是针对单个ＳＮＰ进行的分析。但ＳＮＰ不是独立的，疾病发生也不仅仅是某一个位点的单独作用。为此基于基因（ｇｅｎｅ．ｂａｓｅｄ）、基于通路（ｐａｔｈｗａｙ—ｂａｓｅｄ）的分析方法应运而生∞＿３２Ｊ。其主要思想是降维（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎ），将多个ＳＮＰ的变异或关联性检验的Ｐ值用一个综合指标（如主成分、综合评分等）来表示，达到综合评价的目的。
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（５）结论的图形表达：由于分析的ＳＮＰ很多，ＧＷＡＳ的结果常用图形的方式表示。如图ｌ是按染色体的顺序排列，以各染色体中各位点的碱基对的位置为横轴，以各ＳＮＰ与疾病关联性检验的Ｐ值之变换值一ｌｏｇ。。（Ｐ）为纵轴的一个散点图，称为Ｍａｎｈａｔｔａｎｐｌｏｔ【３引。而对Ｐ值取对数变换的目的是为了突出小的Ｐ值。例如，纵轴＞７，表示Ｐ＜１０～。
在高维数据分析中，常常用图形表示数据的特征和结构，使结果一目了然…】。
３．验证研究：初期的ＧＷＡＳ是探索性研究，为了验证ＧＷＡＳ的发现，控制假阳性，常常采用多阶段研究（ｍｕｌｔｉｓｔａｇｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅ），即在第一阶段的ＧＷＡＳ后，根据研究的结果，在另外一个或几个独立的研究样本中对阳性结果进行验证（ｖａｌｉｄａｔｉｏｎｐｈａｓｅ）。例如，在乳腺癌的ＧｗＡＳ中，有人采用了ｉ阶段研究设计ｍ１；在结直肠癌的ＧＷＡＳ中采用四阶段研究设计㈨】。
验证阶段一般是在与探索阶段相一致的人群中进行，也可以同时包含不同人群或不同人种；验证可以是内部验证（ｉｎｔｅｒｎａｌｖａｌｉｄａｔｉｏｎ），也可是外部验证（ｅｘｔｅｒｎａｌｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）；可以借助于已有的同类ＧＷＡＳ资料进行验证。也可以是针对小规模。或在某一ＤＮＡ片段中更高密度的分型。后者更为常见。显然，多阶段研究既能有效控制假阳性结果，提高检验效能，又可以降低研究成本。２００７年美围困立癌症研究所（ＮＣＩ）和国立人类基因研究所（ＮＨＧ对）就将验证研究定为ＧｗＡＳ中必不可少的一部分ｂ引。
多阶段研究的结果可以采用分层分析或Ｍｅｔａ分析的方法进行综合，这样既提高了把握度（ｐｏｗｅｒ），又可以控制不同阶段研究问的异质性（ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ）。金牛男和金牛女
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邻家女孩2007４．ＧＷＡＳ的局限性：疾病的发生、发展及预后是复杂的。一种疾病所涉及的基因绝不是一种，而
森林翼龙是多种基因和功能综合改变的结果，并又有环境因素的共同参与。基因变异也多种多样，且这种改变不是静态的，在疾病发生、发展过程中，基因在表达、功能、代谢等方面的变化也是动态变化的。因此，基于ＳＮＰ的ＧＷＡＳ只是探索疾病机制的方法之一和一个重要环节旧’。
由于花费巨大，样本含量有限，基因效应微弱，再加上人群分层现象的存在及多重比较的控制要求等，ＧＷＡＳ并没有原设想的那样取得举世瞩目的成果，虽有新发现，更多的是验证了先前候选基因研究的结果。此外另一个主要原因是数据分析手段落后于实际需求。目前的ＧＷＡＳ中所采用的统计分析方法，仍然以传统的方法为主。由于致病机制的复杂性，基于单个ＳＮＰ的分析显然不能满足实际需要。基于基因、基于通路的分析，基因一环境交互作用、基因一基因交互作用的分析，特别是高阶相互作用、交互作用的分析是今后研究的重点。但是，面对几十
竹叶清图１某肺癌的全基岗组病例对照研究模拟资料的Ｍａｎｈａｔｔａｎ图万方数据
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