刘智广教授详解：SNP连锁不平衡分析在药物基因组学中的应用

基于SNP的连锁不平衡分析是一门研究单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms, SNP)在群体遗传学和药物基因组学中的重要性课题。本教程由第四军医大的刘智广老师主讲，内容涵盖了以下几个核心部分： 1. **单核苷酸多态性介绍**：SNPs是由于染色体DNA序列中单个核苷酸变化引起的多态性，群体中频率超过1%。SNPs可以分为两类基本类型：转换（同嘌呤或同嘧啶之间的替换，如C-T和G-A）和颠换（嘧啶与嘌呤间的互换）。GpC岛区域的SNPs尤其常见，占总数的约25%，通常是C-T类型的转换，可能与甲基化有关。 2. **SNPs的特点**：SNPs数量巨大，平均每300-1000bp就有1个，估计基因组中有1000万个。它们相对稳定，变异频率极低，且适合于高通量筛查和自动化分析，因为是二态性标记。 3. **基因型与表现型**：基因型是指个体在特定SNP位点上的等位基因组合，例如(A/G)位点的个体基因型可能是AA、AG或GG。表现型则是基因型与环境因素共同作用下生物体表现出的特征，包括疾病状态。SNPs可作为发现致病基因的标志，尽管大部分SNPs本身并不直接导致疾病，但携带有突变等位基因的个体患病风险可能增加。 4. **连锁不平衡分析**：这是研究临近的多个SNPs如何一起遗传的过程，如果在群体中观察到某些基因型组合的频率显著偏离预期，可能表明这些SNPs之间存在关联，有助于理解基因连锁区域的功能和遗传模式。这种分析对于理解遗传疾病、药物反应和基因功能区域的结构具有重要意义。 5. **应用举例**：课程中会提供实际案例，展示如何通过SNP的连锁不平衡分析来识别与疾病相关的基因区域，以及如何利用这些信息指导个体化医疗，如预测药物耐药性或不良反应。 刘智广老师的教程深入浅出，旨在帮助学生掌握SNP的基础理论以及它们在药物基因组学中的关键应用，从而为后续的科学研究和临床实践打下坚实基础。通过学习，研究人员可以利用这些工具进行遗传疾病风险评估，优化个性化治疗方案，并推进遗传学领域的前沿进展。