Burden analysis定义

中文可翻译为负荷检验，对于复杂疾病研究的传统的关联分析都是基于位点的case-control法，寻找疾病组和正常对照组之间存在显著性频率差异的位点。而Burden analysis作为一种统计算法，则是将位于某一基因（或是和某一代谢途径相关的基因组区域，或是任意指定的某一基因组区域）内的变异位点放在一起考虑，将其作为一个整体，与性状进行关联分析。

Burden analysis的应用

之前基于芯片的GWAS研究是基于常见疾病—常见变异（common disease common variants）假说，现在基于二代测序的关联分析研究重点关注常见疾病—稀有变异（common disease rare variants）；因为稀有变异的频率低（小于1%），需要使用基于基因的Burden analysis来增加统计功效。此外，常见疾病致病基因异质性问题远远超出了我们的想象，为了在有限范围内捕捉到目标基因，基于代谢通路或基因组区段的Burden analysis更有助于复杂疾病的研究。

Burden analysis的优势

本次升级亮点即为增加基于基因的Burden analysis，利用Fisher's exact test和SKAT统计方法。结果展示如下：

1. 整合P-value的excel（表1）
2. Heatmap图展示（图1）
3. 通过以上分析得到的候选基因可以进行如下分析

a 富集分析，包括KEGG富集分析和GO富集分析（图2）
b 蛋白网络互作（PPI）（图3）

参考文献

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