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GWAS的未来发展趋势如何??

开发者 https://www.devze.com 2023-02-02 16:39 出处:网络 作者:运维百科
侯倩秀 2021-08-11 07:45 由于GWAS研究的各种研究设计方法以及遗传统计方法无法从根本上消除人群混杂、多重比较造成的假阳性,我们需要通过重复研究来保证遗传标记与疾病间的真关联。人群混杂是在大样本研究中导
侯倩秀 2021-08-11 07:45


由于GWAS研究的各种研究设计方法以及遗传统计方法无法从根本上消除人群混杂、多重比较造成的假阳性,我们需要通过重复研究来保证遗传标记与疾病间的真关联。人群混杂是在大样本研究中导致假阳性、假阴性结果出现的重要原因之一。使用分层分数法控制人群分层、运用统计分析手段控制人群混杂的影响、采用基于家系的关联研究均能够避免人群混杂对关联结果分析的影响。解释基因-变异-环境因素之间的相互作用关系需要使用GWAS对更多微效的与疾病关联的基因变异进行研究。数据共享是使用GWAS得到遗传标记与疾病确切关联的必要手段,尽管难度很大,但是在研究复杂疾病的遗开发者_如何学Go传变异中能够发挥重要的作用。


360U3225297198 2021-08-11 08:02


Panther公司的Gilman预测,下一代的GWAS研究技术将会把单体型图谱作为根据临床试验和药物基因组学对临床人群进行分类的指标。Genizon BioScience公司的John Raelson认为,未来G开发者_如何学JAVAWAS研究将主要是药物基因组学,把全基因组相关性研究整合到检测基因对药物反应的临床试验中去。


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