GWASVarianten

GWASVarianten bezeichnet man genomische Varianten, die in Genome-Wide Association Studies mit einem bestimmten Merkmal oder einer Erkrankung statistisch assoziiert wurden. Typischerweise handelt es sich um SNPs (Einzelbasenpolymorphismen) oder kleine Indels. Ein signifikanter Treffer deutet auf eine statistische Beziehung hin, bedeutet aber nicht automatisch Kausalität; viele Assoziationen ergeben sich durch Kopplung mit dem ursächlichen Variant oder durch regulatorische Effekte in der Genexpression, die in der Nähe lokalisieren.

Identifikation erfolgt in großen Populationen, in denen Varianten mit dem Phänotyp assoziiert werden. Durch Regressionsanalysen (linear bei quantitativem Merkmal, logistischer bei Statusvariablen) werden p-Werte berechnet. Die gängige Schwelle für genome-wide Signifikanz liegt bei p < 5 × 10^-8. In einem Locus gibt es oft mehrere assoziierte Varianten; der stärkste Treffer wird als Lead- oder Index-Variant bezeichnet. Aufgrund von Kopplung (LD) zeigen sich Signals in benachbarten Varianten.

Die Interpretation von GWASVarianten erfordert Feinkartierung, funktionale Annotation und Kolokalisationsanalysen zur Abklärung potenzieller Zielgene. Viele Hits liegen in nicht-kodierenden Regionen und deuten auf regulatorische Funktionen. Öffentliche Ressourcen wie Ensembl, dbSNP oder GTEx unterstützen Annotation und die Verbindung von Varianten mit Genen, Expressionen und Funktionen.

Anwendungen umfassen die Identifikation biologischer Pfade, die Entwicklung von Polygenic Risk Scores sowie das Verständnis der genetischen Architektur komplexer Merkmale. Beschränkungen umfassen oft geringe Effektgrößen, Übertragbarkeit zwischen Populationen, Publikationsbias und die Notwendigkeit unabhängiger Replikationen. Weitere Studien und Meta-Analysen sind nötig, um Kausalität und Mechanismen hinter GWASVarianten zu klären.