<疾病数据挖掘：从GWAS到EWAS>
众所周知，GWAS（Genome-wide association study，全基因组关联分析），是通过比较病例组和对照组，在全基因组范围内寻找复杂疾病中的常见基因变异。GWAS的研究让我们找到许多以前未曾发现的基因以及染色体区域，为复杂疾病的发病机制研究提供了更多的线索。
但是，随着不断的研究深入，研究人员发现复杂疾病的致病原因是多样化的，基因组遗传信息的变异是导致复杂疾病的重要因素之一，除此之外，表观遗传学的变异在复杂疾病的发生发展中也起到很重要的作用。
EWAS（Epigenome-wide association study，表观基因组关联分析）则是从GWAS中获得启发，在表观基因组层面比较患者与健康人之间的变异，研究通过检测整个基因组成千上万特异DNA核苷酸上甲基的分布差异，来鉴别出疾病中常见的表观突变。
EWAS技术的出现与GWAS形成互补，将表观遗传学变异和复杂疾病进行关联，在表观遗传学层面对复杂疾病的致病原因进行解读，找到与致病原因相关的表观遗传学变异位点。EWAS为研究人员打开了一扇通往研究复杂疾病的大门，让我们找到了许多从前未曾发现的与疾病相关的甲基化位点，为复杂疾病的发病机制在表观层面上提供了更多的线索。
<人DNA甲基化芯片- EWAS分析可能最受欢迎的研究平台>
EWAS芯片选择
EWAS研究常用于分析甲基化修饰、组蛋白修饰，但是由于研究手段的限制，目前研究最多的是DNA甲基化。在临床样本检测时，人DNA甲基化芯片是做高通量EWAS分析最受欢迎的平台。而目前已被广泛应用的甲基化芯片是Illumina 450K芯片。该芯片包含450,000多个甲基化位点，全面覆盖96%的CpG岛，并根据需求加入了CpG岛以外的CpG位点、人类干细胞非CpG甲基化位点、正常组织与肿瘤（多种癌症）组织差异甲基化位点、编码区以外的CpG岛、miRNA启动子区域和已通过GWAS的疾病相关区域的位点。
图1 Illumina甲基化芯片原理 （来源Illumina）
基于成熟的450K芯片，Illumina推出最新升级的850K芯片，可检测人全基因组约853,307个CpG位点的甲基化状态，其中包含了原450K芯片91%的位点，并增加了413,745个位点。850K芯片不但保持了对CpG岛，基因启动子区的全面覆盖，还特别加强了增强子区及基因编码区的探针覆盖。
图2 850K芯片与450K芯片位点比较
EWAS研究方案的设计
一项成功的EWAS研究，需明确暴露因素（如吸烟、药物暴露、衰老等）或研究结局（如疾病、青春期开始等），确定研究问题、研究人群，获得合适的组织样本后挖掘表观突变（图3左）。基于以往的研究，dafabet手机黄金版推出EWAS研究完整解决方案（图3右），为研究人员在表观基因组层面，找到与致病原因相关的表观突变位点提供新的思路。
图3 EWAS研究方案设计（左：出自Michels et al.的研究；右：dafabet手机黄金版EWAS研究方案推荐）
<不断增加的研究案例：基于450K芯片作EWAS分析>
从2013年起，涌现出一系列使用450K芯片进行EWAS研究的文章，如与疾病相关的甲基化状态研究（e.g. 帕金森、乳腺癌、甲状腺疾病、哮喘等），与吸烟、BMI变化等因素相关的甲基化研究。
部分EWAS参考文献：
1. Demerath EW et al. Epigenome-wide association study (EWAS) of BMI, BMI change and waist circumference in African American adults identifies multiple replicated loci. Hum Mol Genet (IF: 5.34). 2015;24(15):4464-79.
2. van Veldhoven K, et al. Epigenome-wide association study reveals decreased average methylation levels years before breast cancer diagnosis. Clin Epigenetics (IF: 4.987). 2015
3. Moore K, et al. Epigenome-wide association study for Parkinson's disease. Neuromolecular Med (IF: 3.287). 2014;16(4):845-55
4. Shenker NS, et al. Epigenome-wide association study in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC-Turin) identifies novel genetic loci associated with smoking. Hum Mol Genet (IF: 5.34). 2013;22(5):843-51
5. Martino D, et al. Epigenome-wide association study reveals longitudinally stable DNA methylation differences in CD4+ T cells from children with IgE-mediated food allergy. Epigenetics (IF: 4.394). 2014;9(7):998-1006
<不可错过的精彩活动>
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1. 二代测序在表观遗传学研究中的应用
2. 全基因组甲基化关联分析（EWAS）在复杂疾病研究中的应用
3. DNA甲基化液态活检在肿瘤和复杂疾病研究中的应用
4. 多组学整合分析在肿瘤系统生物学研究中的应用
4. 多组学整合分析在肿瘤系统生物学研究中的应用<疾病数据挖掘：从GWAS到EWAS>
众所周知，GWAS（Genome-wide association study，全基因组关联分析），是通过比较病例组和对照组，在全基因组范围内寻找复杂疾病中的常见基因变异。GWAS的研究让我们找到许多以前未曾发现的基因以及染色体区域，为复杂疾病的发病机制研究提供了更多的线索。
但是，随着不断的研究深入，研究人员发现复杂疾病的致病原因是多样化的，基因组遗传信息的变异是导致复杂疾病的重要因素之一，除此之外，表观遗传学的变异在复杂疾病的发生发展中也起到很重要的作用。
EWAS（Epigenome-wide association study，表观基因组关联分析）则是从GWAS中获得启发，在表观基因组层面比较患者与健康人之间的变异，研究通过检测整个基因组成千上万特异DNA核苷酸上甲基的分布差异，来鉴别出疾病中常见的表观突变。
EWAS技术的出现与GWAS形成互补，将表观遗传学变异和复杂疾病进行关联，在表观遗传学层面对复杂疾病的致病原因进行解读，找到与致病原因相关的表观遗传学变异位点。EWAS为研究人员打开了一扇通往研究复杂疾病的大门，让我们找到了许多从前未曾发现的与疾病相关的甲基化位点，为复杂疾病的发病机制在表观层面上提供了更多的线索。
<人DNA甲基化芯片- EWAS分析最受欢迎的研究平台>
EWAS芯片选择
EWAS研究常用于分析甲基化修饰、组蛋白修饰，但是由于研究手段的限制，目前研究最多的是DNA甲基化。在临床样本检测时，人DNA甲基化芯片是做高通量EWAS分析最受欢迎的平台。而目前已被广泛应用的甲基化芯片是Illumina 450K芯片。该芯片包含450,000多个甲基化位点，全面覆盖96%的CpG岛，并根据需求加入了CpG岛以外的CpG位点、人类干细胞非CpG甲基化位点、正常组织与肿瘤（多种癌症）组织差异甲基化位点、编码区以外的CpG岛、miRNA启动子区域和已通过GWAS的疾病相关区域的位点。
图1 Illumina甲基化芯片原理
基于成熟的450K芯片，Illumina推出最新升级的850K芯片，可检测人全基因组约853,307个CpG位点的甲基化状态，其中包含了原450K芯片91%的位点，并增加了413,745个位点。850K芯片不但保持了对CpG岛，基因启动子区的全面覆盖，还特别加强了增强子区及基因编码区的探针覆盖。
图2 850K芯片与450K芯片位点比较
EWAS研究方案的设计
一项成功的EWAS研究，需明确暴露因素（如吸烟、药物暴露、衰老等）或研究结局（如疾病、青春期开始等），确定研究问题、研究人群，获得合适的组织样本后挖掘表观突变（图3左）。基于以往的研究，dafabet手机黄金版推出EWAS研究完整解决方案（图3右），为研究人员在表观基因组层面，找到与致病原因相关的表观突变位点提供新的思路。
图3 EWAS研究方案设计（左：出自Michels et al.的研究；右：dafabet手机黄金版EWAS研究方案推荐）
<不断增加的研究案例：基于450K芯片作EWAS分析>
从2013年起，涌现出一系列使用450K芯片进行EWAS研究的文章，如与疾病相关的甲基化状态研究（e.g. 帕金森、乳腺癌、甲状腺疾病、哮喘等），与吸烟、BMI变化等因素相关的甲基化研究。
部分EWAS参考文献：
1. Demerath EW et al. Epigenome-wide association study (EWAS) of BMI, BMI change and waist circumference in African American adults identifies multiple replicated loci. Hum Mol Genet (IF: 5.34). 2015;24(15):4464-79.
2. van Veldhoven K, et al. Epigenome-wide association study reveals decreased average methylation levels years before breast cancer diagnosis. Clin Epigenetics (IF: 4.987). 2015
3. Moore K, et al. Epigenome-wide association study for Parkinson's disease. Neuromolecular Med (IF: 3.287). 2014;16(4):845-55
4. Shenker NS, et al. Epigenome-wide association study in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC-Turin) identifies novel genetic loci associated with smoking. Hum Mol Genet (IF: 5.34). 2013;22(5):843-51
5. Martino D, et al. Epigenome-wide association study reveals longitudinally stable DNA methylation differences in CD4+ T cells from children with IgE-mediated food allergy. Epigenetics (IF: 4.394). 2014;9(7):998-1006
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2. 全基因组甲基化关联分析（EWAS）在复杂疾病研究中的应用
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4. 多组学整合分析在肿瘤系统生物学研究中的应用
