TWAS（Transcriptome-wide Association Study）是一種研究基因表達與疾病之間關係的方法，它通過對全基因組的基因表達數據進行統計分析，識別與特定疾病或表型相關的基因表達變異。這種方法有助於理解疾病的遺傳基礎，並發現潛在的治療靶點。
TWAS與傳統的GWAS（Genome-Wide Association Study）不同，GWAS主要關注基因組上的單核苷酸多態性(SNP)與疾病或其他複雜特徵之間的關聯。而TWAS則專注於基因表達與疾病之間的關係，通過分析轉錄組數據和GWAS結果，尋找在GWAS中未能檢測到的功能變異。TWAS基於基因表達譜與疾病之間的關聯，使用機器學習模型預測基因表達譜對複雜性狀的影響。
TWAS的分析方法，如PrediXcan，通過估算SNP調控的基因表達水平，並建立基因表達水平與性狀之間的關聯，來建立起受遺傳調控的基因表達與性狀之間的關係。
總的來說，TWAS和GWAS在分析和解釋基因與複雜性狀之間的關聯方面都有其優缺點。GWAS的優點在於它可以對大規模的基因組數據進行分析，並且可以鑑定一些已知的基因變異與疾病之間的關聯。而TWAS的優點在於可以更好地探索基因表達與疾病之間的關係，尤其是對於複雜疾病的解釋更為有效。
以上是TWAS的基本概念和分析方法。