另一方面，一些單倍型的功能研究也顯示，不同的單倍型對基因的表達或功能有不同的影響。HCAPl編碼區5個常見SNP存在連鎖不平衡，且G3045C（P<0．05）和A3087T（P<0．005）這2個SNP在原發性肝癌和正常人間存在顯著差異。構建2種含這5個常見SNP位點單倍型的完整開發閱讀框HCAPl的表達載體轉染Hep3B，雖然HCAPl—N（含5個SNP位點的常見等位基因）和HCAPl—M（含5個SNP位點的低頻率等位基因）均能顯著降低集落形成和抑制細胞的生長，但HCAPl—N的作用明顯高于HCAPl—M。這與HCAPl—M誘導Hep3B細胞生長相關基因的表達上調，而細胞凋亡和DNA修復有關基因表達下降有關。

 

    事實上，不僅基因內多態位點存在交互作用，而且基因與基因、基因與環境之間也存在相互作用。如LTA和LGALS2基因屬于同一通路，后者能調節前者的表達。關聯研究顯示這兩個基因的一些SNP位點與心肌梗死的高危相關，提示LTA通路參與了心肌梗死的發病過程。由于多基因疾病發病機制復雜，遺傳異質性強，涉及眾多基因，并且基因與基因之間存在交互作用，從系統或通路水平上揭示這些基因與疾病的相關性，闡明發病機制，將是多基因疾病診治的希望所在。

 

    有鑒于此，目前在具體的分析方法上，日益強調了表型分型的重要性以及基因與基因間的相互作用，從單個SNP的分析，轉向了多個SNP分析，包括單倍型分析和系統SNP分析。這里所說的系統SNP指的是一個或多個基因（包括不同染色體上的基因）的SNP集合，因此，系統SNP分析側重于基因內或基因間SNP相互作用的分析。SNP的相互作用包括直接和間接作用。雖然有些基因在功能上相互獨立，但SNP的同時存在增加了疾病的風險性，可能是以人們還沒有認識的方式起作用。這些位點往往因效應微弱，一般的分析方法難以撿出。雖然單倍型分析能有效地降低分型的費用，并能獲得局部的LD信息，因而提高了效率。但因為無法同時對不同染色體上的多態位點進行分析，致使上述提及的那些位點不能有效地被檢出，遺漏了其他很多信息。而系統SNP分析不僅能對相互連鎖關系的SNP進行處理，而且也能同時分析不同染色體上的不同基因的SNP，將能使統計學效率大大提高，從而增加了這些微弱效應易感位點的檢出率。

 

    由于系統SNP分析計算量大，以現今的技術尚難進行全基因組統計分析，目前傾向于對整個系統或通路中的多個基因進行分析。因此，通過按系統或通路進行關聯研究，不僅大大降低了對數據分析的難度，而且也能從系統或通路水平上闡述其與疾病的相關性。系統SNP遺傳統計分析技術的發展，則是這種策略得以成功實施的保障，目前國內外有多家實驗室都在開發和完善系統SNP分析的軟件?？梢灶A料，結合單倍型等其他一些分析方法，系統SNP分析法將可以大大提高冠心病、原發性高血壓、精神分裂癥等多基因疾病的易感位點檢出率。