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强直性脊柱炎是一种以炎性腰背痛为特征并不断进展的慢性疾病，常伴有外周关节炎，肌腱端炎和虹膜炎等，严重者可致脊柱畸形和甚至强直。强直性脊柱炎在中国人群的发病率，与欧洲白人的发病率相似，约为0.24%。强直性脊柱炎患者发病5年后，约有4%患者丧失部分劳动能力，而发病45年后约达50%患者丧失劳动能力。AS是一个具有复杂遗传背景的多基因病，因此需要我们从基因，转录以及蛋白翻译等不同水平进行多层次的立体研究，以更加全面地认识该疾病的病因基础，发病风险及进展等机制。本研究分别以转录组（基因表达谱）和发病风险预报两个角度探索AS免疫遗传学发病机制。第一部分基于RNA-Seq技术的强直性脊柱炎免疫遗传机制研究目的：确定中国汉族强直性脊柱炎（ankylosing spondylitis,AS）患者与正常对照外周血细胞转录组表达差异基因，进一步为汉族人AS发病的免疫遗传学机制提供线索。方法：利用7例处于活动期的青年男性AS患者与性别年龄匹配的正常对照的外周血细胞提取的RNA构建测序文库，应用新一代高通量测序平台Abi5500/solid系统进行测序分析，筛选并确定差异表达的候选基因。分别应用实时荧光定量PCR（qRT-PCR）和ABI3730DNA测序仪在55例正常对照和55例AS患者中对候选基因进行差异表达和SNP重测序验证。对表达差异1.5log2(Fold_change)以上的候选基因进行GO分析和KEGG Pathway分析。结果：正常对照与患者间共有7767个基因差异表达（2221个基因表达上调，其中26个基因上调达1.5log2(Fold_change)以上；5546个基因表达下调，其中57个基因下调达1.5log2(Fold_change)以上）；在33个迄今为止报道的所有与AS相关的基因中，发现31个基因有表达，其中17个基因表达明显上调；共检测到753个基因上的4137个SNP位点。结合基因差异表达水平和已知的生物学功能，筛选并确定10个差异表达候选基因。在55例正常对照和55例AS患者中对10个候选基因分别进行qRT-PCR基因表达和AB3730DNA测序验证，结果发现SPOCK2基因表达上调(р<0.01)；CD69(р<0.01)、ERAP2(р<0.01)、NFKBIA(р<0.01)、TNFR2(р<0.05)表达下调；经对相关基因涉及的SNP进行统计，证明所选取样本含有变异均为普通变异，说明表达差异均有普遍性。对26个表达上调达1.5log2(Fold_change)以上的基因进行GO分析，结果发现在调节细胞凋亡和程序性死亡过程中出现功能富集；KEGGPathway分析发现细胞凋亡通路富集。对57个表达下调达1.5log2(Fold_change)以上的基因进行GO分析，结果发现在细胞表面信号传导、防御反应、免疫应答过程中出现功能富集；KEGG Pathway分析发现Toll样受体信号传导通路富集。结论：除CD69、 ERAP2、NFKBIA、TNFR2等基因介导的免疫性和炎症性模式外，SPOCK2基因介导的软骨代谢与骨形成在AS病理过程中可能具有重要作用。第二部分基于GWAS的AS发病风险预报研究目的：构建基于GWAS中US（美国）和UK（英国）数据的AS发病风险预报模型并在中国汉族人群中进行验证并得出预报率。方法：利用来源于大型GWAS研究中US和UK样本的SNP数据集，通过关联分析筛选出P-value<0.05的SNP，再通过变量选择的方法从筛选出的SNP中得到最优的1～5个SNP组合，然后经Haploview软件连锁不平衡分析检验后，构建成AS发病风险预报模型。通过使用BAYES判别分析和Logistic Regression两种分类方法并结合交叉验证对US和UK人群进行分析，做出AS发病风险预报并得出预报率。经Structure2.0操作软件对不同人群进行遗传学分层检验后，在中国汉族人群中进一步验证并得出AS发病风险预报率。结果：对来源于大型GWAS中US样本（AS患者(case)为900人，正常对照(control)3789人，共4689人）和UK样本（case1153人，control1351人共2504人）的两套数据进行取交集后共得到290372个SNP。通过关联分析筛选出P-value<0.05的SNP；然后再通过变量选择的方法从筛选出的SNP中得到最优的1～5个SNP（rs3915971、rs9266825、rs3128982、rs2844505、rs2248462）组合，经Haploview软件连锁不平衡分析证实5个SNP间无连锁不平衡后，构建AS发病风险预报模型。利用所构建模型对US和UK人群进行AS发病风险预报并得出预报率为，Bayes判别分析(1～5个SNP)：调和平均数（HMSS）67.56%～89.14%；Logistic Regression分析(1～5个SNP)：HMSS：79.95%～87.95%。利用Structure2.0操作软件对模型中的5个SNP在US、UK和CHB（中国汉族人群数据：case960人，control945人；由上海长征医院提供）三类人群间的分布进行遗传学分层检验，结果证明该5个SNP在各类人群间无明显分层现象。通过使用Bayes判别分析和Logistic Regression两种分类方法并结合交叉验证对来自CHB人群中training和test数据进行分析，分别得出AS发病风险预报率为，Bayes判别分析(1～5个SNP)：准确性（Accuracy）69.61%～74.62%，HMSS68.90%～74.60%；Logistic Regression分析(1～5个SNP)：Accuracy69.61%～74.84%，HMSS：68.90%～74.83%。结论：利用GWAS中US和UK人群数据筛选出的1～5个SNP组合构建AS发病风险预报模型，在CHB中进行验证并得出较高的预报率。