本报讯 美国芝加哥大学Xin He等人发现，在全转录组关联研究中调整遗传混杂因素有助于发现复杂性状的风险基因。相关论文近日在线发表于《自然-遗传学》。

研究人员表示，目前已开发出许多方法利用表达量性状位点（eQTL）数据，找到全基因组关联研究的候选基因。这些方法包括共定位、转录组关联研究（TWAS）和基于孟德尔随机化的方法。然而，这些方法都存在一个关键问题——当利用基因的eQTL评估基因在性状中的作用时，附近的变异和其他基因表达的遗传成分可能与这些eQTL相关，并对性状产生直接影响，成为潜在的混杂因素。

研究人员的大量模拟结果表明，现有的方法未能考虑到这些“遗传混杂因素”，导致假阳性结果大量增加。新方法“因果-TWAS（cTWAS）”借鉴了统计精细图谱的思想，允许研究人员调整所有遗传混杂因素。cTWAS在模拟中显示了校准的误发现率，它在几个常见性状上的应用发现了新的候选基因。cTWAS为基因发现提供了一个稳健的统计框架。（柯讯）

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41588-023-01648-9