什么是eQTL？以及它的研究方法

eQTL是表达量性状位点（Expression Quantitative Trait Loci）的缩写，是指影响基因表达量的那些遗传变异位点。也就是说，eQTL是通过影响基因表达量，进而影响性状的基因位点。eQTL分析是一种功能基因组学的方法，它可以帮助我们理解遗传变异是如何影响表型的。

eQTL的研究主要包括以下步骤：

1. 样本收集：收集足够数量的样本，可以是细胞、组织或整个生物个体。

2. 基因表达谱测定：通常使用RNA测序或微阵列芯片等技术，获取样本的基因表达谱。

3. 基因型测定：使用基因分型技术，如SNP芯片或全基因组测序，获取样本的基因型信息。

4. 结合分析：将基因表达谱与基因型信息结合起来，进行统计分析，寻找影响基因表达的遗传变异位点，即eQTL。

5. 功能研究：对找到的eQTL进行功能研究，包括实验验证、网络分析等，以进一步理解这些eQTL是如何影响基因表达，进而影响性状的。

eQTL的研究对于理解复杂性状的遗传基础、疾病的遗传风险以及个体的遗传差异等都有重要的应用价值。

全转录组关联分析（Transcriptome-wide association study， TWAS）是集成了基因表达量与GWAS（全基因组关联研究）分析的一种新型研究方法。

全转录组关联分析的主要步骤包括：

1. 首先从公共数据库或者自己的研究中获取大量个体的基因表达数据和基因型数据，然后使用这些数据构建预测模型，预测每个基因的表达量如何受其遗传变异的影响。

2. 然后将这个预测模型应用到GWAS数据中，用来预测每个基因的表达量。

3. 最后，将预测的基因表达量与GWAS的表型进行关联分析，找出可能的致病基因。

全转录组关联分析的主要优势是可以利用大量公共可用的遗传和基因表达数据，不需要直接测量个体的基因表达，就可以预测基因表达并找出可能的致病基因。这种方法可以帮助我们理解那些在GWAS中发现的遗传标记如何通过影响基因表达来影响表型。

样本缺失率，也被称为缺失基因型率，是指在基因分型数据中，没有得到基因型信息的样本数量占总样本数量的比例。这可能是由于实验操作失误、设备故障、DNA质量问题等原因导致的。

样本缺失率是全基因组关联研究（GWAS）质量控制的一个重要指标。过高的样本缺失率可能会影响研究结果的准确性和可靠性。一般来说，如果一个样本的缺失基因型率过高（例如大于5%或10%），那么这个样本往往会被排除在分析之外。

此外，样本缺失率也可以用来评估基因分型芯片的性能或实验操作的质量。如果一个实验批次的样本缺失率明显高于其他批次，那么可能需要检查这个批次的实验操作是否存在问题。如果一个基因分型芯片的样本缺失率明显高于其他芯片，那么可能需要重新评估这个芯片的性能。

Dosage R-squared是一种在基因组学研究中常用的指标，用于衡量基因型（包括未知基因型）的预测准确度。

Dosage R-squared的计算公式为：

Dosage R-squared = 1 - Σ(y - ŷ)^2 / Σ(y - y平均)^2

其中，y是观察到的基因型，ŷ是预测的基因型，y平均是观察到的基因型的平均值，Σ表示求和。

这个公式实际上就是1减去预测误差的平方和与总误差的平方和的比值。预测误差的平方和表示预测的基因型与观察到的基因型之间的差异，总误差的平方和表示观察到的基因型与其平均值之间的差异。

这个比值越小，说明预测的基因型与观察到的基因型之间的差异越小，预测的准确度越高。因此，Dosage R-squared值越接近1，说明预测的准确度越高。