GeneRiskCalc：一款集成化遗传关联分析网络工具的研发与应用

研究人员针对遗传关联研究中Hardy-Weinberg平衡(HWE)检验、比值比(OR)计算等分析流程碎片化的问题，开发了集成化网络工具GeneRiskCalc。该平台通过自动化HWE检验(χ2验证)、多遗传模型OR/95%CI计算及森林图可视化功能，显著提升了单核苷酸多态性(SNP)关联分析的效率。验证显示其计算结果与MedCalc等工具高度一致，为候选基因研究提供了标准化分析方案。

　　

遗传关联研究是揭示疾病易感性的重要手段，但研究人员常面临分析流程碎片化的困扰——需辗转多个工具完成Hardy-Weinberg平衡(HWE)检验、比值比(OR)计算等基础分析。这种低效模式严重制约了研究进展，尤其对缺乏生物信息学背景的研究者更不友好。来自印度Jammu大学的Amrit Sudershan团队在《BMC Bioinformatics》发表的创新研究，开发了集成化网络工具GeneRiskCalc，通过"一站式"解决方案破解了这一难题。

研究团队采用HTML/CSS/JavaScript框架构建了这款无需安装的网页工具，其核心技术包括：1）基于χ²检验的自动化HWE评估模块；2）支持显性/隐性/共显性等7种遗传模型的OR/95%CI计算引擎；3）可交互的森林图生成器。工具验证阶段采用模拟数据集和真实研究数据，与MedCalc等5种主流工具进行交叉验证。

Hardy-Weinberg平衡分析

通过比较观察值与期望基因型频率，工具可自动计算等位基因频率p/q值，执行χ²检验判断群体是否符合HWE。如表2所示，对模拟数据集SD1的分析结果与Wpcalc等工具误差<0.01，验证了算法的精确性。

多模型关联分析

工具创新性地整合了七种遗传模型分析。以显性模型为例，通过2×2列联表计算OR值后，采用对数转换法推导95%CI（公式4-6）。如表3所示，ESR1基因PvuII变异与偏头痛的关联分析中，隐性模型OR=2.42(0.87-6.71)与手动计算结果完全一致。

可视化输出

用户可通过Excel整理数据后，直接生成如图6所示的森林图，直观展示不同遗传模型下效应量大小。图中红色参考线(OR=1)和置信区间跨度的可视化呈现，显著提升了结果解读效率。

实际应用验证

研究团队用20项已发表研究数据验证工具可靠性。如表4所示，MTHFR C677T与白血病关联分析中(案例5)，工具计算的χ²=1.02(p=0.31)与原文报告完全匹配，证实了其在真实研究场景中的适用性。

这项研究的重要意义在于：首次将HWE检验、多模型OR计算和可视化整合为标准化工作流，其浏览器即可运行的特性打破了专业软件的使用壁垒。虽然当前版本暂不支持多SNP批量分析，但其针对候选基因研究的优化设计，已能显著提升小规模研究的可重复性。作为开源工具，GeneRiskCalc的推广应用将有助于规范遗传关联研究的分析流程，加速疾病易感基因的发现进程。