QTL与xQTL

关于QTL，就是一种把表型和基因的分子标记联合起来分析的统计方法。通过QTL我们可以了解是哪些基因组的标记来影响表型的变化。其中分析标记的最常用的就是单核苷酸多肽(SNP)。而表型的话，可以是很多种类型，这个就延伸出很多种的xQTL，例如eQTL，就是把基因的表达当作表型，来分析样本的SNP对于基因表达的影响。而meQTL就是把甲基化状态看作表型，来分析样本的SNP对于甲基化的影响。

所以简单来说 QTL 是统计方法。而 xQT L就是用 QTL 的统计方法来分析SNP对于x的影响。

cis-QTL与trans-QTL

cis和trans的定义主要还是取决于相对位置而言的。拿eQTL而言的话，如果一个SNP对于这个基因TSS区域的上下游10M范围内的话，我们认为这个SNP的变化可以直接影响这个基因的表达，所以称之为cis-eQTL。如果在1M范围以外的话，则有可能这个SNP的变化有可能是影响别的基因进而可以影响这个基因的变化，我们称之为trans-eQTLs。

基本介绍

这个数据库纳入了前期数据收集的过程类似于一个meta，通过检测xQTL来获得目前研究的QTL相关的数据，进而对数据库进行汇总总结，就获得了这样的一个数据库。目前这个数据库包括的QTL的分析一共有以下13种。

由于都是检索的相关的文献获得的数据，所以我们可以在STUDIES里面查看纳入的具体文献，如果有想要研究的QTL类型也可以阅读其原始文献。

同时想要获得某一个QTL的所有结果也可以抽到Download当中下载相关的结果。

数据库使用

至于数据库的使用就很简单了，我们只需要输入想要检索的SNP或者目标表型即可。这个表型可以是基因也可以是一段染色体位置，例如我们输入TP53基因。

结果的呈现也是很简单明了的。我们检索完就可以看到所有的结果汇总。

对于具体热图当中的结果，我们也是可以点击的，然后就可以查看具体的某一个组织当中的结果了。

在具体结果当中，我们可以点击相关的SNP编号，就可以看到在各个人种当中的详细结果了。

基本上数据库的使用就是这么多，总体来说还是很简单的，由于总结了多个QTL的数据，所以我们可以通过这个数据库查看SNP对于多个QTL调控的功能。如果是研究SNP的话，可以试一下哦！