目的:通过全基因组关联分析(genome-wide association studies,GWAS)筛选卧推1RM抗阻训练效果相关遗传标记,联合表型指标构建卧推1RM抗阻训练效果预测模型,并采用生物信息学方法分析遗传标记的可能作用机制,以期为制定精准化的运动健身指导方案提供依据.方法:193名非规律运动成年人完成12周抗阻力量训练,训练干预前后测试卧推1RM、身体成分、肌肉厚度等表型指标.采集受试者DNA,利用Illumina Infinium CGA-24v1-0芯片进行全基因组基因型解析.应用PLINK1.9软件进行GWAS分析,并筛选卧推1RM训练效果相关单核苷酸多态性位点(single-nucleotide polymorphisms,SNPs).采用平均值法计算权重后的基因组多基因得分(genomics polygenic scores,GPGS),采用K-mean方法对卧推1RM变化百分比进行聚类分析,采用前进法Logistic回归分析建立以基因组-表型指标为预测因子的卧推1RM训练效果综合预测模型,采用HaploReg v4.1、GTEx、KEGG对纳入模型的SNPs进行生物功能注释.结果:1)12周抗阻训练后,卧推1RM平均提高36.25%(P<0.01),个体差异变化范围为-31.25%~176.92%;2)GWAS显示35个SNPs与卧推1RM抗阻训练效果显著关联(P<1×10-6),7个SNPs被纳入基因组学回归模型,可解释训练效果个体差异的39.6%,其中rs79726572、rs112183859、rs77187527的解释度分别为13.7%、9%、8%;权重后的GPGS平均得分为3.12,变化范围为-3.93~27.21;3)联合GPGS与表型指标构建的综合模型,卧推初始值、BMI、右上肢肌肉质量、左躯干肌肉质量、GPGS得分被纳入综合模型(AUC为0.952,约登指数0.767,cut off值0.251);4)生物信息学分析表明,卧推1RM训练效果基因组预测模型中的7个SNPs所在基因或受调控基因功能与肌生成等相关;受调控的基因富集于Generic Transcription Pathway、Developmental Biology、Myogenesis等37条信号通路(P<0.01,FDR<0.01).结论:首次基于GWAS筛选出rs79726572、rs112183859、rs77187527等7个与卧推1RM训练效果相关的遗传标记.建立的基因组-表型综合预测模型对卧推1RM训练效果具有较好的预测能力.卧推1RM训练效果相关的SNPs与骨骼肌生长发育生物过程相关,其中Myogenesis信号通路是值得注意的一条通路.