多基因遗传风险评分(PRS)在遗传疾病研究中的应用与前景：数据分析方法综述.pdfVIP

ReviewsandMonographs综述与专论

生物化学与生物物理进展

ProgressinBiochemistryandBiophysics

2024，51（8）：1797~1808

多基因遗传风险评分（PRS）在遗传疾病研究中的

应用与前景：数据分析方法综述*

贺舒欣1，2）喻长顺1，2）贾晓冬1，2）陈建春1，2）闫克强1，2）**

1）2）

（天津金域医学检验实验室，天津300392；天津市神经系统疾病多组学精准诊断技术重点实验室，天津300392）

摘要多基因遗传风险评分（polygenicriskscore，PRS）是一种新兴的遗传数据分析方法。该方法通过对个体多个遗传变

异位点的综合考虑，对个体复杂疾病的遗传风险进行定量评估，在遗传学领域受到广泛关注，同时该方法的有效性也在临

床应用中得到进一步验证。由于PRS的计算涉及大量的基因组数据分析，其模型的数据选择、构建方法以及验证方法均存

在较大差异。本综述结合目前已发表的PRS相关研究和算法，对PRS模型以及其应用进行阐述。

关键词多基因遗传风险评分，全基因组关联研究，遗传学，复杂疾病

中图分类号R466，Q3DOI：10.16476/j.pibb.2023.0389

随着新一代测序技术的发展，成本更低的基因

1PRS模型的基本原理

分型技术推动了大型遗传数据集的生成，全基因组

关联研究（genome-wideassociationstudy，GWAS）PRS通过计算多个遗传变异的累计影响以得到

的出现也促进了研究人员对与常见复杂疾病相关的个体对某一表型的遗传风险的单值估计。根据每个

遗传变异的识别，目前已报道了超过50000个性状SNP携带的等位基因数量（0、1或2）计算评分，

［1］并依据每个SNP与表型的关联强度和方向进行加

和疾病关联。GWAS是指在人类全基因组范围

［3］

内找出存在的序列变异，从中筛选出与疾病相关的权，最后求和得出预期风险评分。

单核苷酸多态性（singlenucleotidepolymorphism，通常假设PRS潜在的模型为加性模型：

M

SNP），这些SNP被认作是评估复杂疾病的稳定且PRS=aw

i∑ijj

［2］j=1

准确的影响因素。然而，复杂疾病通常涉及到

i表示第i个个体，j表示第j个SNP，a为第i

大量对表型影响微弱的遗传变异位点，单个变异并ij

个个体的第j个SNP的等位基因拷贝数，w为该

不足以用来评估个体的患病风险。为解决上述问j