As we observe the |$70$|th anniversary of the publication by Robertson that formalized the notion of ‘heritability’, geneticists remain puzzled by the problem of missing/hidden heritability, where heritability estimates from genome-wide association studies (GWASs) fall short of that from twin-based studies. Many possible explanations have been offered for this discrepancy, including existence of genetic variants poorly captured by existing arrays, dominance, epistasis and unaccounted-for environmental factors; albeit these remain controversial. We believe a substantial part of this problem could be solved or better understood by incorporating the host’s microbiota information in the GWAS model for heritability estimation and may also increase human traits prediction for clinical utility. This is because, despite empirical observations such as (i) the intimate role of the microbiome in many complex human phenotypes, (ii) the overlap between genetic variants associated with both microbiome attributes and complex diseases and (iii) the existence of heritable bacterial taxa, current GWAS models for heritability estimate do not take into account the contributory role of the microbiome. Furthermore, heritability estimate from twin-based studies does not discern microbiome component of the observed total phenotypic variance. Here, we summarize the concept of heritability in GWAS and microbiome-wide association studies, focusing on its estimation, from a statistical genetics perspective. We then discuss a possible statistical method to incorporate the microbiome in the estimation of heritability in host GWAS.

中文翻译：

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宿主基因型和微生物组共同解释的遗传力：会改善性状预测吗？

正如我们观察到的|$70$|在罗伯逊发表正式确定“遗传力”概念的一周年之际，遗传学家仍然对缺失/隐藏的遗传力问题感到困惑，其中全基因组关联研究 (GWAS) 的遗传力估计低于双胞胎研究的遗传力估计。已经为这种差异提供了许多可能的解释，包括现有阵列无法很好地捕获遗传变异的存在、优势、上位性和无法解释的环境因素；尽管这些仍然存在争议。我们相信，通过将宿主的微生物群信息整合到 GWAS 模型中进行遗传力估计，可以解决或更好地理解这个问题的很大一部分，并且还可以增加临床效用的人类特征预测。这是因为，尽管有经验观察，例如 (i) 微生物组在许多复杂的人类表型中的密切作用，(ii) 与微生物组属性和复杂疾病相关的遗传变异之间的重叠，以及 (iii) 可遗传的细菌分类群的存在，但当前的 GWAS 模型对于遗传力估计，不考虑微生物组的贡献作用。此外，基于双胞胎的研究的遗传力估计无法辨别观察到的总表型变异的微生物组成分。在这里，我们从统计遗传学的角度总结了 GWAS 和微生物组范围关联研究中遗传力的概念，重点是其估计。然后我们讨论了一种可能的统计方法，将微生物组纳入宿主 GWAS 的遗传力估计中。(ii) 与微生物组属性和复杂疾病相关的遗传变异之间的重叠以及 (iii) 可遗传细菌分类群的存在，当前用于遗传力估计的 GWAS 模型没有考虑微生物组的贡献作用。此外，基于双胞胎的研究的遗传力估计无法辨别观察到的总表型变异的微生物组成分。在这里，我们从统计遗传学的角度总结了 GWAS 和微生物组范围关联研究中遗传力的概念，重点是其估计。然后我们讨论了一种可能的统计方法，将微生物组纳入宿主 GWAS 的遗传力估计中。(ii) 与微生物组属性和复杂疾病相关的遗传变异之间的重叠以及 (iii) 可遗传细菌分类群的存在，当前用于遗传力估计的 GWAS 模型没有考虑微生物组的贡献作用。此外，基于双胞胎的研究的遗传力估计无法辨别观察到的总表型变异的微生物组成分。在这里，我们从统计遗传学的角度总结了 GWAS 和微生物组范围关联研究中遗传力的概念，重点是其估计。然后我们讨论了一种可能的统计方法，将微生物组纳入宿主 GWAS 的遗传力估计中。当前用于遗传力估计的 GWAS 模型没有考虑微生物组的贡献作用。此外，基于双胞胎的研究的遗传力估计无法辨别观察到的总表型变异的微生物组成分。在这里，我们从统计遗传学的角度总结了 GWAS 和微生物组范围关联研究中遗传力的概念，重点是其估计。然后我们讨论了一种可能的统计方法，将微生物组纳入宿主 GWAS 的遗传力估计中。当前用于遗传力估计的 GWAS 模型没有考虑微生物组的贡献作用。此外，基于双胞胎的研究的遗传力估计无法辨别观察到的总表型变异的微生物组成分。在这里，我们从统计遗传学的角度总结了 GWAS 和微生物组范围关联研究中遗传力的概念，重点是其估计。然后我们讨论了一种可能的统计方法，将微生物组纳入宿主 GWAS 的遗传力估计中。我们总结了 GWAS 和微生物组范围关联研究中遗传力的概念，重点是从统计遗传学的角度对其进行估计。然后我们讨论了一种可能的统计方法，将微生物组纳入宿主 GWAS 的遗传力估计中。我们总结了 GWAS 和微生物组范围关联研究中遗传力的概念，重点是从统计遗传学的角度对其进行估计。然后我们讨论了一种可能的统计方法，将微生物组纳入宿主 GWAS 的遗传力估计中。