✖


Jump to content

Полногеномное исследование ассоциаций

Это хорошая статья. Нажмите здесь для получения дополнительной информации.

В геномике полногеномное исследование ассоциации ( исследование GWA или GWAS ) представляет собой обсервационное исследование полногеномного набора генетических вариантов у разных людей с целью выяснить, связан ли какой-либо вариант с каким-либо признаком. Исследования GWA обычно фокусируются на связях между однонуклеотидными полиморфизмами (SNP) и такими характеристиками, как основные заболевания человека, но могут в равной степени применяться к любым другим генетическим вариантам и любым другим организмам.

Манхэттенский участок GWAS
Иллюстрация манхэттенского графика, изображающего несколько тесно связанных локусов риска. Каждая точка представляет собой SNP , при этом ось X показывает местоположение в геноме, а ось Y показывает уровень ассоциации . Этот пример взят из исследования GWA по изучению мочекаменной болезни , поэтому пики обозначают генетические варианты, которые чаще встречаются у людей с камнями в почках.

Применительно к человеческим данным исследования GWA сравнивают ДНК участников, имеющих различные фенотипы по определенному признаку или заболеванию. Этими участниками могут быть люди с заболеванием (случаи) и аналогичные люди без заболевания (контрольная группа), или это могут быть люди с разными фенотипами по определенному признаку, например артериальному давлению. Этот подход известен как «сначала фенотип», при котором участники сначала классифицируются по их клиническим проявлениям, а не с «сначала генотип» . Каждый человек дает образец ДНК, из которого миллионы генетических вариантов считываются с помощью массивов SNP . Если есть существенные статистические данные о том, что один тип варианта (один аллель ) чаще встречается у людей с этим заболеванием, говорят, что этот вариант связан с заболеванием. Затем считается, что связанные SNP отмечают область человеческого генома, которая может влиять на риск заболевания.

Исследования GWA исследуют весь геном, в отличие от методов, которые специально проверяют небольшое количество заранее определенных генетических областей. Следовательно, GWAS представляет собой подход, не ориентированный на кандидатов , в отличие от исследований, ориентированных на конкретных генов . Исследования GWA идентифицируют SNP и другие варианты ДНК, связанные с заболеванием, но они сами по себе не могут определить, какие гены являются причиной заболевания. [1] [2] [3]

Первый успешный GWAS, опубликованный в 2002 году, изучал инфаркт миокарда. [4] Этот дизайн исследования был затем реализован в знаковом исследовании GWA 2005 года, посвященном изучению пациентов с возрастной дегенерацией желтого пятна , и обнаружил два SNP со значительно измененной частотой аллелей по сравнению со здоровым контролем. [5] По состоянию на 2017 год В ходе более 3000 исследований GWA на людях было изучено более 1800 заболеваний и признаков, и были обнаружены тысячи ассоциаций SNP. [6] За исключением случаев редких генетических заболеваний , эти ассоциации очень слабы, но хотя каждая отдельная ассоциация не может объяснить большую часть риска, они дают представление о критических генах и путях развития и могут быть важны, если рассматривать их в совокупности .

Фон

[ редактировать ]
Исследования GWA обычно выявляют распространенные варианты с небольшой величиной эффекта ( внизу справа ). [7]

Любые два человеческих генома различаются миллионами разных способов. Существуют небольшие вариации отдельных нуклеотидов генома ( SNP ), а также множество более крупных вариаций, таких как делеции , вставки и вариации числа копий . человека Любое из них может вызвать изменения в чертах или фенотипе , которые могут быть любыми: от риска заболевания до физических свойств, таких как рост. [8] Примерно в 2000 году, до введения исследований GWA, основным методом исследования было изучение наследования генетического сцепления в семьях. Этот подход оказался весьма полезным при лечении заболеваний одного гена . [9] [8] [10] Однако в случае распространенных и сложных заболеваний результаты исследований генетического сцепления оказалось трудно воспроизвести. [8] [10] Предлагаемой альтернативой исследованиям сцепления было исследование генетических ассоциаций . В этом типе исследования выясняется, обнаруживается ли аллель генетического варианта чаще, чем ожидалось, у лиц с интересующим фенотипом (например, при изучаемом заболевании). Ранние расчеты статистической мощности показали, что этот подход может быть лучше, чем исследования сцепления, при обнаружении слабых генетических эффектов. [11]

В дополнение к концептуальной основе несколько дополнительных факторов позволили провести исследования GWA. Одним из них стало появление биобанков , которые представляют собой хранилища генетического материала человека, что значительно снизило стоимость и сложность сбора достаточного количества биологических образцов для изучения. [12] Другим был международный проект HapMap , который с 2003 года выявил большинство распространенных SNP, опрошенных в исследовании GWA. [13] Структура гаплоблоков, выявленная проектом HapMap, также позволила сосредоточиться на подмножестве SNP, которые описывали бы большую часть вариаций. разработка методов генотипирования всех этих SNP с использованием массивов генотипирования . Также важной предпосылкой была [14]

Методы

[ редактировать ]
Пример расчета, иллюстрирующий методологию исследования GWA «случай-контроль». каждого аллелей Оценивается количество измеренного SNP — в данном случае с помощью теста хи-квадрат — для выявления вариантов, связанных с рассматриваемым признаком. Числа в этом примере взяты из исследования ишемической болезни сердца люди с G-аллелем SNP1 ( rs1333049 ). (ИБС) 2007 года, которое показало, что среди пациентов с ИБС преобладали [15]
Иллюстрация смоделированного генотипа с помощью фенотипической регрессии для одного SNP. Каждая точка представляет отдельного человека. GWAS непрерывного признака по существу состоит из повторения этого анализа для каждого SNP.

Наиболее распространенным подходом к исследованиям GWA является схема «случай-контроль» , при которой сравниваются две большие группы людей: одна здоровая контрольная группа и одна группа случаев, затронутых заболеванием. Все люди в каждой группе обычно генотипируются по общеизвестным SNP. Точное количество SNP зависит от технологии генотипирования, но обычно составляет один миллион или более. [7] Затем для каждого из этих SNP исследуется, значительно ли меняется частота аллеля между пациентом и контрольной группой. [16] В таких ситуациях основной единицей измерения размера эффекта является отношение шансов . Отношение шансов — это соотношение двух шансов, которые в контексте исследований GWA представляют собой шансы случая для людей, имеющих конкретный аллель, и шансы случая для людей, у которых нет этого же аллеля.

Пример : предположим, что существуют два аллеля, T и C. Число лиц в группе случаев, имеющих аллель T, обозначается буквой «A», а количество лиц в контрольной группе, имеющих аллель T, обозначается буквой «B». Аналогичным образом, количество людей в группе случаев, имеющих аллель C, обозначается буквой «X», а количество лиц в контрольной группе, имеющих аллель C, обозначается буквой «Y». В этом случае отношение шансов для аллели Т равно A:B (что означает «от A к B», в стандартной терминологии шансов), деленное на X:Y, что в математической записи представляет собой просто (A/B)/(X/Y).

Когда частота аллеля в основной группе намного выше, чем в контрольной группе, отношение шансов выше 1, и наоборот для более низкой частоты аллеля. Кроме того, значение P для значимости отношения шансов обычно рассчитывается с использованием простого теста хи-квадрат . Целью исследования GWA является обнаружение отношений шансов, которые значительно отличаются от 1, поскольку это показывает, что SNP связан с заболеванием. [16] Поскольку тестируется так много вариантов, стандартной практикой является требование, чтобы значение p было ниже 5 × 10. −8 считать вариант значимым.

Варианты подхода «случай-контроль» . Распространенной альтернативой исследованиям GWA методом «случай-контроль» является анализ количественных фенотипических данных, например, роста или концентрации биомаркеров или даже экспрессии генов . альтернативную статистику, разработанную для моделей доминирования или рецессивной пенетрантности. Аналогичным образом можно использовать [16] Расчеты обычно выполняются с использованием программного обеспечения для биоинформатики, такого как SNPTEST и PLINK, которое также включает поддержку многих из этих альтернативных статистических данных. [15] [17] GWAS фокусируется на влиянии отдельных SNP. Однако также возможно, что сложные взаимодействия между двумя или более SNP ( эпистаз ) могут способствовать развитию сложных заболеваний. Из-за потенциально экспоненциального числа взаимодействий обнаружение статистически значимых взаимодействий в данных GWAS является сложной задачей как с вычислительной, так и со статистической точки зрения. Эта задача решалась в существующих публикациях, в которых используются алгоритмы, основанные на интеллектуальном анализе данных. [18] Более того, исследователи пытаются интегрировать данные GWA с другими биологическими данными, такими как сеть межбелковых взаимодействий, чтобы получить более информативные результаты. [19] [20] Несмотря на ранее воспринимавшуюся проблему, связанную с огромным количеством комбинаций SNP, недавнее исследование успешно представило полные эпистатические карты с разрешением на уровне генов у растений/Arabidopsis thaliana. [21]

Полные 2D-карты эпистатического взаимодействия указывают на эпистатический сигнал. [22]
Увеличьте полную эпистатическую карту фенотипа Arabidopsis. [22]

Ключевым шагом в большинстве исследований GWA является вменение генотипов в SNP, а не на генотипическом чипе, используемом в исследовании. [23] Этот процесс значительно увеличивает количество SNP, которые можно проверить на ассоциацию, увеличивает мощность исследования и облегчает метаанализ GWAS в отдельных когортах. Вменение генотипа осуществляется статистическими методами, которые вводят генотипические данные в набор эталонной панели гаплотипов, которые обычно тщательно генотипируются с использованием полногеномного секвенирования. Эти методы используют преимущества совместного использования гаплотипов между людьми на коротких участках последовательности для вменения аллелей. Существующие пакеты программного обеспечения для вменения генотипов включают IMPUTE2, [24] Минимак, Бигль [25] и МаЧ. [26]

Помимо расчета ассоциации, обычно учитываются любые переменные, которые потенциально могут исказить результаты. Пол, возраст и происхождение являются распространенными примерами вмешивающихся переменных. Более того, также известно, что многие генетические вариации связаны с географическими и историческими популяциями, в которых впервые возникли мутации. [27] Из-за этой связи исследования должны учитывать географическое и этническое происхождение участников, контролируя так называемую стратификацию населения . Если бы они этого не сделали, исследования могли бы дать ложноположительные результаты. [28]

После того, как отношения шансов и значения P были рассчитаны для всех SNP, обычным подходом является создание манхэттенского графика . В контексте исследований GWA этот график показывает отрицательный логарифм значения P как функцию геномного местоположения. Таким образом, SNP с наиболее значимой ассоциацией выделяются на графике, обычно в виде стопок точек из-за структуры гаплоблоков. Важно отметить, что порог значимости P-значения корректируется для нескольких проблем тестирования. Точный порог варьируется в зависимости от исследования, [29] но общепринятый порог значимости всего генома составляет 5 × 10 −8 быть значимым перед лицом сотен тысяч и миллионов протестированных SNP. [7] [16] [30] Исследования GWA обычно выполняют первый анализ в группе открытий, за которым следует проверка наиболее значимых SNP в независимой группе проверки. [31]

Результаты

[ редактировать ]
График региональной ассоциации, показывающий отдельные SNP в области рецептора ЛПНП и их связь с уровнями холестерина ЛПНП . Этот тип графика похож на Манхэттенский график в ведущем разделе, но для более ограниченного участка генома. визуализируется Структура гаплоблока с помощью цветовой шкалы, а уровень ассоциации указан по левой оси Y. Точка, обозначающая SNP rs73015013 (вверху посередине), расположена высоко по оси Y, поскольку этот SNP объясняет некоторые изменения в уровне холестерина ЛПНП. [32]
Связь между частотой минорных аллелей и размером эффекта значимых вариантов по всему геному в GWAS роста.

Были предприняты попытки создания полных каталогов SNP, выявленных в результате исследований GWA. [33] По состоянию на 2009 год SNP, связанные с заболеваниями, исчисляются тысячами. [34]

В первом исследовании GWA, проведенном в 2005 году, сравнили 96 пациентов с возрастной макулярной дегенерацией (ВМД) и 50 здоровых людей из контрольной группы. [35] Было идентифицировано два SNP со значительно измененной частотой аллелей между двумя группами. Эти SNP были расположены в гене, кодирующем фактор комплемента H , что стало неожиданным открытием в исследованиях ВМД. Результаты этих первых исследований GWA впоследствии побудили к дальнейшим функциональным исследованиям в области терапевтического воздействия на систему комплемента при ВМД. [36]

Еще одной знаковой публикацией в истории исследований GWA стало исследование Wellcome Trust Case Control Consortium (WTCCC), крупнейшее исследование GWA, когда-либо проводившееся на момент его публикации в 2007 году. WTCCC включало 14 000 случаев семи распространенных заболеваний (~ 2 000 человек для каждая из ишемической болезни сердца , диабета 1 типа , диабета 2 типа , ревматоидного артрита , болезни Крона , биполярного расстройства и гипертонии ) и 3000 общих контрольных групп. [15] Это исследование успешно выявило многие гены, связанные с этими заболеваниями. [15] [37]

Со времени этих первых знаковых исследований GWA наблюдались две общие тенденции. [38] Один из них был направлен на увеличение размера выборки. В 2018 году общий размер выборки нескольких полногеномных ассоциативных исследований достиг более 1 миллиона участников, включая 1,1 миллиона в полногеномном исследовании уровня образования. [39] за ним последует еще один в 2022 году с 3 миллионами человек [40] и исследование бессонницы , в котором приняли участие 1,3 миллиона человек. [41] Причина заключается в стремлении к надежному обнаружению SNP риска, которые имеют меньший размер эффекта и более низкую частоту аллелей. Другая тенденция заключалась в использовании более узко определенных фенотипов, таких как липиды крови , проинсулин или подобные биомаркеры. [42] [43] Их называют промежуточными фенотипами , и их анализ может быть полезен для функциональных исследований биомаркеров. [44]

первой степени В одном из вариантов GWAS участвуют участники, являющиеся родственниками родства людей с заболеванием. Этот тип исследования получил название полногеномного исследования ассоциаций по доверенности ( GWAX ). [45]

Центральным предметом дебатов по исследованиям GWA было то, что большинство вариаций SNP, обнаруженных в исследованиях GWA, связаны лишь с небольшим увеличением риска заболевания и имеют лишь небольшую прогностическую ценность. Медианное отношение шансов составляет 1,33 на риск-SNP, и лишь у некоторых отношение шансов превышает 3,0. [1] [46] Эти величины считаются небольшими, поскольку они не объясняют большую часть наследственных вариаций. Эта наследственная вариация оценивается на основе исследований наследственности на монозиготных близнецах. [47] Например, известно, что 40% дисперсии депрессии можно объяснить наследственными различиями, однако исследования GWA объясняют лишь незначительную часть этой дисперсии. [47]

Клинические применения и примеры

[ редактировать ]

Задачей будущего успешного исследования GWA является применение результатов таким образом, чтобы ускорить разработку лекарств и диагностических средств, включая лучшую интеграцию генетических исследований в процесс разработки лекарств и сосредоточение внимания на роли генетических вариаций в поддержании здоровья в качестве основы для дальнейшего развития. разработка новых лекарств и средств диагностики . [48] В нескольких исследованиях изучалось использование маркеров риска-SNP как средства прямого повышения точности прогноза . Некоторые обнаружили, что точность прогноза улучшается, [49] в то время как другие сообщают лишь о незначительной выгоде от такого использования. [50] Как правило, проблема этого прямого подхода заключается в небольших величинах наблюдаемых эффектов. Небольшой эффект в конечном итоге приводит к плохому разделению случаев и контроля и, таким образом, лишь к небольшому повышению точности прогноза. Таким образом, альтернативным применением является возможность проведения исследований GWA для выяснения патофизиологии . [51]

Лечение гепатита С

[ редактировать ]

Один из таких успехов связан с выявлением генетического варианта, связанного с ответом на гепатита С. лечение вирусом показало, что гепатит С генотипа 1 лечится пегилированным интерфероном-альфа-2a или пегилированным интерфероном-альфа-2b в сочетании с рибавирином . Исследование GWA [52] показали, что SNP рядом с человеческим геном IL28B , кодирующим интерферон лямбда-3, связаны со значительными различиями в ответе на лечение. Более поздний отчет продемонстрировал, что те же самые генетические варианты также связаны с естественным выведением вируса гепатита С генотипа 1. [53] Эти важные открытия способствовали развитию персонализированной медицины и позволили врачам принимать индивидуальные медицинские решения на основе генотипа пациента. [54]

eQTL, ЛПНП и сердечно-сосудистые заболевания

[ редактировать ]

Цель выяснения патофизиологии также привела к повышенному интересу к связи между SNP риска и экспрессией близлежащих генов, исследованиям так называемых локусов количественных признаков экспрессии (eQTL). [55] Причина в том, что исследования GWAS выявляют SNP риска, но не гены риска, а спецификация генов является на один шаг ближе к действенным целям лекарств . В результате крупные исследования GWA к 2011 году обычно включали обширный анализ eQTL. [56] [57] [58] Одним из самых сильных эффектов eQTL, наблюдаемых для SNP риска, выявленного GWA, является локус SORT1. [42] Функциональные последующие исследования этого локуса с использованием малых интерферирующих РНК и мышей с нокаутом генов пролили свет на метаболизм липопротеинов низкой плотности , который имеет важные клинические последствия для сердечно-сосудистых заболеваний . [42] [59] [60]

Мерцательная аритмия

[ редактировать ]

Например, метаанализ, проведенный в 2018 году, выявил открытие 70 новых локусов, связанных с фибрилляцией предсердий . Были идентифицированы различные варианты, связанные с генами, кодирующими транскрипционные факторы , такие как TBX3 и TBX5 , NKX2-5 или PITX2 , которые участвуют в регуляции сердечной проводимости, модуляции ионных каналов и развитии сердца. Также были идентифицированы новые гены, участвующие в тахикардии ( CASQ2 ) или связанные с изменением связи клеток сердечной мышцы ( PKP2 ). [61]

Шизофрения

[ редактировать ]

Исследование с использованием вычислительной модели высокоточного прогнозирования взаимодействия белков (HiPPIP), в ходе которого было обнаружено 504 новых белок-белковых взаимодействия (PPI), связанных с генами, связанными с шизофренией . [62] [63] [64] Хотя доказательства, подтверждающие генетическую основу шизофрении, не являются противоречивыми, одно исследование показало, что 25 генов-кандидатов шизофрении, обнаруженных с помощью GWAS, мало связаны с шизофренией, демонстрируя, что одного GWAS может быть недостаточно для идентификации генов-кандидатов. [65]

Приложения по сохранению

[ редактировать ]

Исследования GWA на популяционном уровне могут использоваться для выявления адаптивных генов, чтобы помочь оценить способность видов адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды по мере того, как глобальный климат становится теплее . [66] Это могло бы помочь определить риск истребления видов и, следовательно, стать важным инструментом для планирования их сохранения . Использование исследований GWA для определения адаптивных генов может помочь выяснить взаимосвязь между нейтральным и адаптивным генетическим разнообразием .

Сельскохозяйственное применение

[ редактировать ]

Стадии роста растений и компоненты урожая

[ редактировать ]

Исследования GWA служат важным инструментом в селекции растений. Обладая большими данными генотипирования и фенотипирования, GWAS позволяет анализировать сложные способы наследования признаков, которые являются важными компонентами урожайности, таких как количество зерен в колосе, вес каждого зерна и структура растения. В исследовании GWAS на яровой пшенице GWAS выявил сильную корреляцию производства зерна с данными завязывания, биомассой и количеством зерен в колосе. [67] Исследование GWA также является успешным в изучении генетической архитектуры сложных признаков риса. [68]

Фитопатогены

[ редактировать ]

Появление патогенов растений создало серьезную угрозу здоровью растений и биоразнообразию. В связи с этим выявление диких типов, обладающих естественной устойчивостью к определенным патогенам, может иметь жизненно важное значение. Кроме того, нам необходимо предсказать, какие аллели связаны с устойчивостью. Исследования GWA являются мощным инструментом для выявления взаимосвязи определенных вариантов и устойчивости к патогену растений , что полезно для разработки новых сортов, устойчивых к патогенам. [69]

Курица

[ редактировать ]

Первое исследование GWA на курах провели Абашт и Ламонт. [70] в 2007 году. Этот GWA использовался для изучения ранее обнаруженного признака упитанности в популяции F2. Достоверно родственные SNP были обнаружены на 10 хромосомах (1, 2, 3, 4, 7, 8, 10, 12, 15 и 27).

Ограничения

[ редактировать ]

Исследования GWA имеют ряд проблем и ограничений, которые можно решить посредством надлежащего контроля качества и организации исследования. Отсутствие четко определенных групп больных и контрольных групп, недостаточный размер выборки, контроль стратификации населения являются распространенными проблемами. [2] Что касается статистического вопроса множественного тестирования, было отмечено, что «подход GWA может быть проблематичным, поскольку огромное количество проведенных статистических тестов представляет собой беспрецедентную вероятность ложноположительных результатов». [2] Вот почему все современные GWAS используют очень низкий порог значения p. В дополнение к легко исправимым проблемам, подобным этим, всплыли некоторые более тонкие, но важные проблемы. Примером этого является громкое исследование GWA, в котором изучались люди с очень большой продолжительностью жизни с целью выявления SNP, связанных с долголетием. [71] Публикация попала под пристальное внимание из-за несоответствия между типом массива генотипирования в основной и контрольной группах, из-за чего несколько SNP были ошибочно выделены как связанные с долголетием. [72] Впоследствии исследование было отозвано . [73] но позже была опубликована измененная рукопись. [74] Сейчас многие GWAS контролируют генотипирование. Если между группами существуют существенные различия по типу массива генотипирования, как и в случае любого искажающего фактора, исследования GWA могут привести к ложноположительному результату. Другим последствием является то, что такие исследования не могут обнаружить вклад очень редких мутаций, не включенных в массив или не поддающихся вменению. [75]

Кроме того, исследования GWA выявляют варианты-кандидаты риска для популяции, на которой проводится их анализ, а поскольку большинство исследований GWA исторически основаны на европейских базах данных, существует отсутствие перевода выявленных вариантов риска на другие неевропейские популяции. [76] Например, исследования GWA по таким заболеваниям, как болезнь Альцгеймера , проводились в основном среди представителей европеоидной расы, что не дает адекватного понимания других этнических групп населения, включая афроамериканцев или выходцев из Восточной Азии . Предлагаемые альтернативные стратегии включают анализ связей . [77] [78] Совсем недавно быстро снижающаяся цена полного секвенирования генома также предоставила реальную альтернативу массивов генотипирования исследованиям GWA на основе . Высокопроизводительное секвенирование действительно может обойти некоторые недостатки GWA без секвенирования. [79] между признаками Ассортативное спаривание может повысить оценку сходства генетического фенотипа. [80]

Точное картографирование

[ редактировать ]

Массивы генотипирования, разработанные для GWAS, основаны на неравновесии по сцеплению , чтобы обеспечить охват всего генома путем генотипирования подмножества вариантов. Из-за этого сообщаемые связанные варианты вряд ли могут быть фактическими причинными вариантами. Связанные регионы могут содержать сотни вариантов, охватывающих большие регионы и охватывающих множество различных генов, что затрудняет биологическую интерпретацию локусов GWAS. Точное картирование — это процесс уточнения этих списков связанных вариантов до достоверного набора, который с наибольшей вероятностью будет включать причинный вариант.

Для точного картирования требуется, чтобы все варианты в связанном регионе были генотипированы или импутированы (плотный охват), очень строгий контроль качества, приводящий к получению высококачественных генотипов, и большие размеры выборки, достаточные для разделения высококоррелированных сигналов. Существует несколько различных методов точного картирования, и все методы дают апостериорную вероятность того, что вариант в этом локусе является причинным. Поскольку требования часто трудно удовлетворить, примеры более широкого применения этих методов все еще ограничены.

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Jump up to: а б Манолио Т.А. (июль 2010 г.). «Полногеномные исследования ассоциаций и оценка риска заболеваний» . Медицинский журнал Новой Англии . 363 (2): 166–76. дои : 10.1056/NEJMra0905980 . ПМИД   20647212 .
  2. ^ Jump up to: а б с Пирсон Т.А., Манолио Т.А. (март 2008 г.). «Как интерпретировать исследование общегеномных ассоциаций». ДЖАМА . 299 (11): 1335–44. дои : 10.1001/jama.299.11.1335 . ПМИД   18349094 .
  3. ^ «Полногеномные ассоциативные исследования» . Национальный институт исследования генома человека .
  4. ^ Одзаки К., Ониси Ю., Иида А., Секине А., Ямада Р., Цунода Т. и др. (декабрь 2002 г.). «Функциональные SNP в гене лимфотоксина-альфа, связанные с предрасположенностью к инфаркту миокарда» . Природная генетика . 32 (4): 650–4. дои : 10.1038/ng1047 . ПМИД   12426569 . S2CID   21414260 .
  5. ^ Кляйн Р.Дж., Цейсс С., Чу Е.Ю., Цай Дж.Ю., Саклер Р.С., Хейнс С. и др. (апрель 2005 г.). «Полиморфизм фактора комплемента H при возрастной макулярной дегенерации» . Наука . 308 (5720): 385–9. Бибкод : 2005Sci...308..385K . дои : 10.1126/science.1109557 . ПМЦ   1512523 . ПМИД   15761122 .
  6. ^ «Каталог GWAS: Каталог NHGRI-EBI опубликованных полногеномных исследований ассоциаций» . Европейская лаборатория молекулярной биологии . Проверено 18 апреля 2017 г. .
  7. ^ Jump up to: а б с Буш В.С., Мур Дж.Х. (2012). Левиттер Ф., Канн М. (ред.). «Глава 11: Полногеномные исследования ассоциаций» . PLOS Вычислительная биология . 8 (12): e1002822. Бибкод : 2012PLSCB...8E2822B . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002822 . ПМЦ   3531285 . ПМИД   23300413 .
  8. ^ Jump up to: а б с Страчан Т., Прочтите A (2011). Молекулярная генетика человека (4-е изд.). Гирляндная наука. стр. 467–495 . ISBN  978-0-8153-4149-9 .
  9. ^ «Онлайн-менделевское наследование у человека» . Архивировано из оригинала 5 декабря 2011 года . Проверено 6 декабря 2011 г.
  10. ^ Jump up to: а б Альтмюллер Дж., Палмер Л.Дж., Фишер Г., Шерб Х., Вйст М. (ноябрь 2001 г.). «Полногеномное сканирование сложных заболеваний человека: истинную связь трудно обнаружить» . Американский журнал генетики человека . 69 (5): 936–50. дои : 10.1086/324069 . ПМЦ   1274370 . ПМИД   11565063 .
  11. ^ Риш Н., Мерикангас К. (сентябрь 1996 г.). «Будущее генетических исследований сложных заболеваний человека». Наука . 273 (5281): 1516–7. Бибкод : 1996Sci...273.1516R . дои : 10.1126/science.273.5281.1516 . ПМИД   8801636 . S2CID   5228523 .
  12. ^ Грили HT (2007). «Непростая этическая и правовая основа крупномасштабных геномных биобанков» . Ежегодный обзор геномики и генетики человека . 8 : 343–64. дои : 10.1146/annurev.genom.7.080505.115721 . ПМИД   17550341 .
  13. ^ Международный проект HapMap, Гиббс Р.А., Белмонт Дж.В., Харденбол П., Уиллис Т.Д., Ю Ф., Ян Х., Чанг Л.И., Хуанг В. (декабрь 2003 г.). «Международный проект HapMap» (PDF) . Природа . 426 (6968): 789–96. Бибкод : 2003Natur.426..789G . дои : 10.1038/nature02168 . hdl : 2027.42/62838 . ПМИД   14685227 . S2CID   4387110 .
  14. ^ Шена М., Шалон Д., Дэвис Р.В., Браун П.О. (октябрь 1995 г.). «Количественный мониторинг закономерностей экспрессии генов с помощью комплементарного микрочипа ДНК». Наука . 270 (5235): 467–70. Бибкод : 1995Sci...270..467S . дои : 10.1126/science.270.5235.467 . ПМИД   7569999 . S2CID   6720459 .
  15. ^ Jump up to: а б с д Консорциум по контролю за случаями Wellcome Trust, Burton PR (июнь 2007 г.). «Полногеномное исследование ассоциаций 14 000 случаев семи распространенных заболеваний и 3 000 общих контрольных групп» . Природа . 447 (7145): 661–78. Бибкод : 2007Natur.447..661B . дои : 10.1038/nature05911 . ПМК   2719288 . PMID   17554300 .
  16. ^ Jump up to: а б с д Кларк ГМ, Андерсон К.А., Петтерссон Ф.Х., Кардон Л.Р., Моррис А.П., Зондерван К.Т. (февраль 2011 г.). «Базовый статистический анализ в генетических исследованиях случай-контроль» . Протоколы природы . 6 (2): 121–33. дои : 10.1038/nprot.2010.182 . ПМК   3154648 . ПМИД   21293453 .
  17. ^ Перселл С., Нил Б., Тодд-Браун К., Томас Л., Феррейра М.А., Бендер Д. и др. (сентябрь 2007 г.). «PLINK: набор инструментов для полногеномного анализа связей и популяционного анализа связей» . Американский журнал генетики человека . 81 (3): 559–75. дои : 10.1086/519795 . ПМК   1950838 . ПМИД   17701901 .
  18. ^ Ллинарес-Лопес Ф., Гримм Д.Г., Боденхэм Д.А., Гиратс У., Сугияма М., Роуэн Б., Боргвардт К. (июнь 2015 г.). «Полногеномное выявление интервалов генетической гетерогенности, связанных со сложными признаками» . Биоинформатика . 31 (12): i240-9. doi : 10.1093/биоинформатика/btv263 . ПМЦ   4559912 . ПМИД   26072488 .
  19. ^ Аяти М., Эртен С., Чанс М.Р., Коютюрк М. (декабрь 2015 г.). «MOBAS: идентификация подсетей белков, связанных с заболеваниями, с использованием оценки на основе модульности» . Журнал EURASIP по биоинформатике и системной биологии . 2015 (1): 7. doi : 10.1186/s13637-015-0025-6 . ПМК   5270451 . ПМИД   28194175 .
  20. ^ Аяти М., Коютюрк М. (1 января 2015 г.). «Оценка ассоциации коллективных заболеваний множественных геномных локусов». Материалы 6-й конференции ACM по биоинформатике, вычислительной биологии и медицинской информатике . БЦБ '15. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 376–385. дои : 10.1145/2808719.2808758 . ISBN  978-1-4503-3853-0 . S2CID   5942777 .
  21. ^ Карре С., Карлуэр Дж.Б., Шо С., Эстоуп-Штрайфф С., Рош Н., Хози Э., Мас А., Крук Г. (март 2024 г.). «GWAS следующего поколения: полные 2D-карты эпистатического взаимодействия восстанавливают часть недостающей наследственности и улучшают фенотипическое предсказание». Геномная биология. doi:10.1186/s13059-024-03202-0. PMID 38523316. S2CID 146570
  22. ^ Jump up to: а б Карре С, Карлуэр ЖБ, Шо С, Эстоуп-Штрайфф С, Рош Н, Хози Э, Мас А, Крук Г (25 марта 2024 г.). «GWAS следующего поколения: полные 2D-карты эпистатического взаимодействия восстанавливают часть недостающей наследственности и улучшают фенотипическое предсказание» . Геномная биология . 25 (1): 76. дои : 10.1186/s13059-024-03202-0 . ISSN   1474-760X . ПМЦ   10962106 . ПМИД   38523316 .
  23. ^ Марчини Дж., Хоуи Б. (июль 2010 г.). «Вменение генотипа для полногеномных исследований ассоциаций». Обзоры природы Генетика . 11 (7): 499–511. дои : 10.1038/nrg2796 . ПМИД   20517342 . S2CID   1465707 .
  24. ^ Хоуи Б., Марчини Дж., Стивенс М. (ноябрь 2011 г.). «Вменение генотипов тысячами геномов» . Г3 . 1 (6): 457–70. дои : 10.1534/g3.111.001198 . ПМК   3276165 . ПМИД   22384356 .
  25. ^ Браунинг Б.Л., Браунинг С.Р. (февраль 2009 г.). «Единый подход к вменению генотипов и выводу гаплотипов для больших наборов данных по трио и неродственным людям» . Американский журнал генетики человека . 84 (2): 210–23. дои : 10.1016/j.ajhg.2009.01.005 . ПМК   2668004 . ПМИД   19200528 .
  26. ^ Ли Ю, Уиллер С.Дж., Дин Дж., Шит П., Абекасис Г.Р. (декабрь 2010 г.). «MaCH: использование данных о последовательностях и генотипах для оценки гаплотипов и ненаблюдаемых генотипов» . Генетическая эпидемиология . 34 (8): 816–34. дои : 10.1002/gepi.20533 . ПМК   3175618 . ПМИД   21058334 .
  27. ^ Новембре Дж., Джонсон Т., Брик К., Куталик З., Бойко А.Р., Аутон А., Индап А., Кинг К.С., Бергманн С., Нельсон М.Р., Стивенс М., Бустаманте К.Д. (ноябрь 2008 г.). «Гены отражают географию Европы» . Природа . 456 (7218): 98–101. Бибкод : 2008Natur.456...98N . дои : 10.1038/nature07331 . ПМК   2735096 . ПМИД   18758442 .
  28. ^ Чарни Э (январь 2017 г.). «Гены, поведение и генетика поведения». Междисциплинарные обзоры Wiley. Когнитивная наука . 8 (1–2): e1405. дои : 10.1002/wcs.1405 . hdl : 10161/13337 . ПМИД   27906529 .
  29. ^ Витковски К.М., Сонакья В., Биджио Б., Тонн М.К., Шик Ф., Аскано М., Наска К., Голд-Фон Симсон Дж. (январь 2014 г.). «Новый подход компьютерной биостатистики предполагает нарушение дефосфорилирования рецепторов факторов роста, что связано с тяжестью аутизма» . Трансляционная психиатрия . 4 (1): е354. дои : 10.1038/tp.2013.124 . ПМЦ   3905234 . ПМИД   24473445 .
  30. ^ Барш Г.С., Копенхейвер ГП, Гибсон Дж., Уильямс С.М. (июль 2012 г.). «Руководство по полногеномным исследованиям ассоциаций» . ПЛОС Генетика . 8 (7): e1002812. дои : 10.1371/journal.pgen.1002812 . ПМК   3390399 . ПМИД   22792080 .
  31. ^ Смит С.М., Дуо Дж., Чен В., Ханайик Т., Альфаро-Альмагро Ф., Шарп К., Эллиотт Л.Т. (2021). «Расширенный набор полногеномных ассоциативных исследований фенотипов визуализации мозга в Биобанке Великобритании» . Нат Нейроски . 24 (5): 737–745. дои : 10.1038/s41593-021-00826-4 . ПМЦ   7610742 . PMID   33875891 .
  32. ^ Санна С., Ли Б., Мулас А., Сидоре С., Канг Х.М., Джексон А.У. и др. (июль 2011 г.). Гибсон Дж. (ред.). «Точное картирование пяти локусов, связанных с холестерином липопротеинов низкой плотности, обнаруживает варианты, которые удваивают объясненную наследственность» . ПЛОС Генетика . 7 (7): e1002198. дои : 10.1371/journal.pgen.1002198 . ПМК   3145627 . ПМИД   21829380 .
  33. ^ Хиндорфф Л.А., Сетупати П., Джанкинс Х.А., Рамос Э.М., Мехта Дж.П., Коллинз Ф.С., Манолио Т.А. (июнь 2009 г.). «Потенциальные этиологические и функциональные последствия полногеномных ассоциативных локусов для болезней и черт человека» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 106 (23): 9362–7. Бибкод : 2009PNAS..106.9362H . дои : 10.1073/pnas.0903103106 . ПМЦ   2687147 . ПМИД   19474294 .
  34. ^ Джонсон AD, О'Доннелл CJ (январь 2009 г.). «База данных открытого доступа с результатами полногеномных ассоциаций» . BMC Медицинская генетика . 10 :6. дои : 10.1186/1471-2350-10-6 . ПМЦ   2639349 . ПМИД   19161620 .
  35. ^ Хейнс Дж.Л., Хаузер М.А., Шмидт С., Скотт В.К., Олсон Л.М., Галлинз П., Спенсер К.Л., Кван С.Ю., Нуреддин М., Гилберт Дж.Р., Шнец-Буто Н., Агарвал А., Постел Э.А., Перикак-Вэнс М.А. (апрель 2005 г.). «Вариант фактора комплемента H увеличивает риск возрастной дегенерации желтого пятна» . Наука . 308 (5720): 419–21. Бибкод : 2005Sci...308..419H . дои : 10.1126/science.1110359 . ПМИД   15761120 . S2CID   32716116 .
  36. ^ Фридкис-Харели М., Сторек М., Мазсаров И., Ризитано А.М., Лундберг А.С., Хорват С.Дж., Холерс В.М. (октябрь 2011 г.). «Проектирование и разработка TT30, нового ингибитора конвертазы C3/C5, нацеленного на C3d, для лечения заболеваний, опосредованных альтернативным путем комплемента человека» . Кровь . 118 (17): 4705–13. дои : 10.1182/blood-2011-06-359646 . ПМК   3208285 . ПМИД   21860027 .
  37. ^ «Сегодня опубликовано крупнейшее в истории исследование генетики распространенных заболеваний» (пресс-релиз). Консорциум по контролю за случаями Wellcome Trust. 6 июня 2007 г. Архивировано из оригинала 4 июня 2008 г. Проверено 19 июня 2008 г.
  38. ^ Иоаннидис Дж. П., Томас Дж., Дейли М. Дж. (май 2009 г.). «Подтверждение, увеличение и уточнение общегеномных ассоциативных сигналов» . Обзоры природы Генетика . 10 (5): 318–29. дои : 10.1038/nrg2544 . ПМЦ   7877552 . ПМИД   19373277 . S2CID   6463743 .
  39. ^ Ли Дж.Дж., Ведоу Р., Окбай А., Конг Э., Магзиан О., Захер М., Нгуен-Вьет Т.А., Бауэрс П., Сидоренко Дж., Карлссон Линнер Р. и др. (июль 2018 г.). «Открытие генов и полигенное предсказание на основе полногеномного исследования ассоциаций уровня образования 1,1 миллиона человек» . Природная генетика . 50 (8): 1112–1121. дои : 10.1038/s41588-018-0147-3 . ПМК   6393768 . ПМИД   30038396 .
  40. ^ Окбай А., Ву Ю., Ван Н., Джаяшанкар Х., Беннетт М., Нехзати С.М. и др. (апрель 2022 г.). «Полигенное предсказание уровня образования внутри и между семьями на основе полногеномного анализа ассоциаций у 3 миллионов человек» . Природная генетика . 54 (4): 437–449. дои : 10.1038/s41588-022-01016-z . HDL : 11368/3026010 . ПМЦ   9005349 . ПМИД   35361970 .
  41. ^ Янсен П.Р., Ватанабэ К., Стрингер С., Скин Н., Бриуа Дж., Хаммершлаг А.Р. и др. (март 2019 г.). «Полногеномный анализ бессонницы у 1 331 010 человек выявил новые локусы риска и функциональные пути» . Природная генетика . 51 (3): 394–403. bioRxiv   10.1101/214973 . дои : 10.1038/s41588-018-0333-3 . hdl : 1871.1/08af5d9e-8621-41f1-97c5-e77a1063495f . ПМИД   30804565 .
  42. ^ Jump up to: а б с Катиресан С., Уиллер С.Дж., Пелосо Г.М., Демисси С., Мусунуру К., Шадт Э.Э. и др. (январь 2009 г.). «Общие варианты в 30 локусах способствуют полигенной дислипидемии» . Природная генетика . 41 (1): 56–65. дои : 10.1038/ng.291 . ПМЦ   2881676 . ПМИД   19060906 .
  43. ^ Строубридж Р.Дж., Дюпюи Дж ., Прокопенко И., Баркер А., Алквист Е., Рыбин Д. и др. (октябрь 2011 г.). «Общегеномная ассоциация идентифицирует девять распространенных вариантов, связанных с уровнями проинсулина натощак, и дает новое понимание патофизиологии диабета 2 типа» . Диабет . 60 (10): 2624–34. дои : 10.2337/db11-0415 . ПМК   3178302 . ПМИД   21873549 .
  44. ^ Данеш Дж., Пепис М.Б. (ноябрь 2009 г.). «С-реактивный белок и ишемическая болезнь сердца: есть ли причинно-следственная связь?» . Тираж . 120 (21): 2036–9. doi : 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.907212 . ПМИД   19901186 .
  45. ^ Лю Дж. З., Эрлих Ю., Пикрел Дж. К. (март 2017 г.). «Картирование ассоциации случай-контроль по доверенности с использованием семейного анамнеза заболеваний». Природная генетика . 49 (3): 325–331. дои : 10.1038/ng.3766 . ПМИД   28092683 . S2CID   5598845 .
  46. ^ Ку К.С., Лой Э.Ю., Павитан Ю., Чиа К.С. (апрель 2010 г.). «Стремление к полногеномным исследованиям ассоциаций: где мы сейчас находимся?» . Журнал генетики человека . 55 (4): 195–206. дои : 10.1038/jhg.2010.19 . ПМИД   20300123 .
  47. ^ Jump up to: а б Махер Б. (ноябрь 2008 г.). «Личные геномы: случай недостающей наследственности» . Природа . 456 (7218): 18–21. дои : 10.1038/456018а . ПМИД   18987709 .
  48. ^ Иадонато С.П., Катце М.Г. (сентябрь 2009 г.). «Геномика: вирус гепатита С становится личным» . Природа . 461 (7262): 357–8. Бибкод : 2009Natur.461..357I . дои : 10.1038/461357a . ПМИД   19759611 . S2CID   7602652 . Значок закрытого доступа
  49. ^ Мюльшлегель Дж.Д., Лю К.Ю., Перри Т.Э., Фокс А.А., Коллард К.Д., Шернан С.К., Body SC (сентябрь 2010 г.). «Вариант хромосомы 9p21 предсказывает смертность после операции аортокоронарного шунтирования» . Тираж . 122 (11 Приложение): S60–5. doi : 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.924233 . ПМЦ   2943860 . ПМИД   20837927 .
  50. ^ Пейнтер Н.П., Чесман Д.И., Паре Дж., Беринг Дж.Э., Кук Н.Р., Милетич Дж.П., Ридкер П.М. (февраль 2010 г.). «Связь между оценкой генетического риска, основанной на литературе, и сердечно-сосудистыми событиями у женщин» . ДЖАМА . 303 (7): 631–7. дои : 10.1001/jama.2010.119 . ПМЦ   2845522 . ПМИД   20159871 .
  51. ^ Кузен-Франкель Дж. (июнь 2010 г.). «Основные гены сердечно-сосудистых заболеваний оказались неуловимыми». Наука . 328 (5983): 1220–1. Бибкод : 2010Sci...328.1220C . дои : 10.1126/science.328.5983.1220 . ПМИД   20522751 . Значок закрытого доступа
  52. ^ Ге Д., Фелли Дж., Томпсон А.Дж., Саймон Дж.С., Шианна К.В., Урбан Т.Дж., Хайнцен Э.Л., Цю П., Бертельсен А.Х., Мьюир А.Дж., Сулковски М., МакХатчисон Дж.Г., Гольдштейн Д.Б. (сентябрь 2009 г.). «Генетическая вариация IL28B предсказывает клиренс вируса, вызванный лечением гепатита С». Природа . 461 (7262): 399–401. Бибкод : 2009Natur.461..399G . дои : 10.1038/nature08309 . ПМИД   19684573 . S2CID   1707096 .
  53. ^ Томас Д.Л., Тио С.Л., Мартин М.П., ​​Ци Ю, Ге Д., О'Хьюигин С., Кидд Дж., Кидд К., Хаку С.И., Александр Дж., Годерт Дж.Дж., Кирк Г.Д., Донфилд С.М., Розен Х.Р., Тоблер Л.Х., Буш М.П., МакХатчисон Дж.Г., Гольдштейн Д.Б., Кэррингтон М. (октябрь 2009 г.). «Генетическая вариация IL28B и спонтанное клиренс вируса гепатита С» . Природа . 461 (7265): 798–801. Бибкод : 2009Natur.461..798T . дои : 10.1038/nature08463 . ПМК   3172006 . ПМИД   19759533 .
  54. ^ Лу Ю.Ф., Гольдштейн Д.Б., Ангрист М., Каваллери Г. (июль 2014 г.). «Персонализированная медицина и генетическое разнообразие человека» . Перспективы Колд-Спринг-Харбора в медицине . 4 (9): а008581. doi : 10.1101/cshperspect.a008581 . ПМК   4143101 . ПМИД   25059740 .
  55. ^ Фолкерсен Л, Вант Хоофт Ф, Черногубова Е, Агард ХЕ, Ханссон Г.К., Хедин У, Лиска Дж, Сювенен А.С., Паулссон-Берн Г, Паулссон-Берн Г, Франко-Сереседа А, Хамстен А, Габриэльсен А, Эрикссон П (август 2010 г.). «Ассоциация вариантов генетического риска с экспрессией проксимальных генов определяет новые гены предрасположенности к сердечно-сосудистым заболеваниям» . Кровообращение: сердечно-сосудистая генетика . 3 (4): 365–73. doi : 10.1161/CIRCGENETICS.110.948935 . ПМИД   20562444 .
  56. ^ Баун М.Дж., Джонс Г.Т., Харрисон С.С., Райт Б.Дж., Бампстед С., Баас А.Ф. и др. (ноябрь 2011 г.). «Аневризма брюшной аорты связана с вариантом белка 1, связанного с рецептором липопротеинов низкой плотности» . Американский журнал генетики человека . 89 (5): 619–27. дои : 10.1016/j.ajhg.2011.10.002 . ПМЦ   3213391 . ПМИД   22055160 .
  57. ^ Консорциум генетики ишемической болезни сердца (C4D) (март 2011 г.). «Полногеномное исследование ассоциации среди европейцев и жителей Южной Азии выявило пять новых локусов ишемической болезни сердца» . Природная генетика . 43 (4): 339–44. дои : 10.1038/ng.782 . ПМИД   21378988 . S2CID   39712343 . {{cite journal}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка ) [ постоянная мертвая ссылка ] Значок закрытого доступа
  58. ^ Джонсон Т., Гонт Т.Р., Ньюхаус С.Дж., Падманабхан С., Томашевски М., Кумари М. и др. (декабрь 2011 г.). «Локусы артериального давления, идентифицированные с помощью геноцентричного массива» . Американский журнал генетики человека . 89 (6): 688–700. дои : 10.1016/j.ajhg.2011.10.013 . ПМЦ   3234370 . ПМИД   22100073 .
  59. ^ Дюбе Ж.Б., Йохансен К.Т., Хегеле Р.А. (июнь 2011 г.). «Сортилин: необычный подозреваемый в метаболизме холестерина: от идентификации GWAS до биохимических анализов in vivo, сортилин был идентифицирован как новый медиатор метаболизма липопротеинов человека». Биоэссе . 33 (6): 430–7. doi : 10.1002/bies.201100003 . ПМИД   21462369 . Значок закрытого доступа
  60. ^ Бауэр Р.С., Стилиану И.М., Радер DJ (апрель 2011 г.). «Функциональная проверка новых путей метаболизма липопротеинов, выявленных генетикой человека». Современное мнение в липидологии . 22 (2): 123–8. дои : 10.1097/MOL.0b013e32834469b3 . ПМИД   21311327 . S2CID   24020035 . Значок закрытого доступа
  61. ^ Розелли С., Чафин М., Венг Л. (2018). «Многоэтническое полногеномное исследование ассоциаций фибрилляции предсердий» . Природная генетика . 50 (9): 1225–1233. дои : 10.1038/s41588-018-0133-9 . ПМК   6136836 . ПМИД   29892015 .
  62. ^ Ганапатираджу М.К., Тахир М., Ханден А., Саркар С.Н., Свит Р.А., Нимгаонкар В.Л., Лошер К.Э., Бауэр Э.М., Чапарала С. (27 апреля 2016 г.). «Интерактом шизофрении с 504 новыми белок-белковыми взаимодействиями» . НПЖ Шизофрения . 2 : 16012. дои : 10.1038/npjschz.2016.12 . ПМЦ   4898894 . ПМИД   27336055 .
  63. ^ «Новое исследование шизофрении сосредоточено на белок-белковых взаимодействиях» . psychcentral.com . 3 мая 2016 г. Архивировано из оригинала 11 января 2020 г. . Проверено 22 апреля 2023 г.
  64. ^ Ганапатираджу М., Чапарала С., Ло К. (апрель 2018 г.). «F200. Выяснение роли ресничек в нервно-психических заболеваниях посредством интерактомного анализа» . Бюллетень шизофрении . 44 (дополнение_1): С298-9. дои : 10.1093/schbul/sby017.731 . ПМЦ   5887623 .
  65. ^ Джонсон EC, Бордер Р., Мелрой-Грейф WE, де Леу CA, Эрингер MA, Келлер MC (ноябрь 2017 г.). «Нет доказательств того, что гены-кандидаты на шизофрению более связаны с шизофренией, чем гены-некандидаты» . Биологическая психиатрия . 82 (10): 702–708. doi : 10.1016/j.biopsych.2017.06.033 . ПМК   5643230 . ПМИД   28823710 .
  66. ^ Вилли Й., Кристенсен Т.Н., Сгро СМ, Уикс А.Р., Эрстед М., Хоффманн А.А. (январь 2022 г.). «Природоохранная генетика как инструмент управления: пять наиболее поддерживаемых парадигм, помогающих управлять видами, находящимися под угрозой исчезновения» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 119 (1): e2105076119. Бибкод : 2022PNAS..11905076W . дои : 10.1073/pnas.2105076119 . ПМЦ   8740573 . ПМИД   34930821 .
  67. ^ Туруспеков Ю., Байбулатова А., Ермекбаев К., Тохетова Л., Чудинов В., Середа Г. и др. (ноябрь 2017 г.). «GWAS для стадий роста растений и компонентов урожайности яровой пшеницы (Triticum aestivum L.), убранной в трех регионах Казахстана» . Биология растений BMC . 17 (Приложение 1): 190. doi : 10.1186/s12870-017-1131-2 . ПМК   5688510 . ПМИД   29143598 .
  68. ^ Чжао К., Тунг К.В., Эйзенга Г.К., Райт М.Х., Али М.Л., Прайс А.Х. и др. (сентябрь 2011 г.). «Полногеномное картирование ассоциаций раскрывает богатую генетическую архитектуру сложных признаков Oryza sativa» . Природные коммуникации . 2 (1): 467. Бибкод : 2011NatCo...2..467Z . дои : 10.1038/ncomms1467 . ПМК   3195253 . ПМИД   21915109 .
  69. ^ Бартоли С, Ру Ф (2017). «Исследование общегеномных ассоциаций в патосистемах растений: на пути к подходу экологической геномики» . Границы в науке о растениях . 8 : 763. doi : 10.3389/fpls.2017.00763 . ПМК   5441063 . ПМИД   28588588 .
  70. ^ Абаш Б., Ламонт С.Дж. (октябрь 2007 г.). «Общегеномный анализ ассоциаций показывает, что загадочные аллели являются важным фактором гетерозиса упитанности в популяции кур F2». Генетика животных . 38 (5): 491–498. дои : 10.1111/j.1365-2052.2007.01642.x . ПМИД   17894563 .
  71. ^ Себастьяни П., Соловьев Н., Пука А., Хартли С.В., Мелиста Е., Андерсен С., Дворкис Д.А., Уилк Дж.Б., Майерс Р.Х., Стейнберг М.Х., Монтано М., Болдуин К.Т., Перлс Т.Т. (июль 2010 г.). «Генетические признаки исключительного долголетия человека» . Наука . 2010 г. (5987). дои : 10.1126/science.1190532 . ПМИД   20595579 . (Отозвано, см. дои : 10.1126/science.333.6041.404-а , PMID   21778381 , часы втягивания ) Значок закрытого доступа
  72. ^ Макартур Д. (8 июля 2010 г.). «В исследовании «генов долголетия» выявлены серьезные недостатки» . Проводной . Проверено 7 декабря 2011 г.
  73. ^ Себастьяни П., Соловьев Н., Пука А., Хартли С.В., Мелиста Е., Андерсен С., Дворкис Д.А., Уилк Дж.Б., Майерс Р.Х., Стейнберг М.Х., Монтано М., Болдуин К.Т., Перлс Т.Т. (июль 2011 г.). «Отказ». Наука . 333 (6041): 404. doi : 10.1126/science.333.6041.404-a . ПМИД   21778381 . Значок закрытого доступа
  74. ^ Себастиани П., Соловьев Н., Деван А.Т., Уолш К.М., Пука А., Хартли С.В., Мелиста Е., Андерсен С., Дворкис Д.А., Уилк Дж.Б., Майерс Р.Х., Стейнберг М.Х., Монтано М., Болдуин С.Т., Хох Дж., Перлс Т.Т. (18 января) 2012). «Генетические признаки исключительного долголетия человека» . ПЛОС ОДИН . 7 (1): e29848. Бибкод : 2012PLoSO...729848S . дои : 10.1371/journal.pone.0029848 . ПМК   3261167 . ПМИД   22279548 .
  75. ^ Тэм В., Патель Н., Тюркотт М., Боссе Ю., Паре Г., Мейр Д. (май 2019 г.). «Преимущества и ограничения полногеномных исследований ассоциаций» . Обзоры природы Генетика . 20 (8): 467–484. дои : 10.1038/s41576-019-0127-1 . ISSN   1471-0056 . ПМИД   31068683 . S2CID   148570302 .
  76. ^ Розенберг Н.А., Хуанг Л., Джуэтт Э.М., Шпих З.А., Янкович И., Бёнке М. (май 2010 г.). «Полногеномные исследования ассоциаций в различных популяциях» . Обзоры природы Генетика . 11 (5): 356–66. дои : 10.1038/nrg2760 . ПМК   3079573 . ПМИД   20395969 .
  77. ^ Шам ПК, Черный С.С., Перселл С., Хьюитт Дж.К. (май 2000 г.). «Сила анализа связей и ассоциаций количественных признаков с использованием моделей компонентов дисперсии для данных о родственных группах» . Американский журнал генетики человека . 66 (5): 1616–30. дои : 10.1086/302891 . ПМК   1378020 . ПМИД   10762547 .
  78. ^ Борецкий И.Б. (2006). «Исследования связей и ассоциаций». Энциклопедия наук о жизни . John Wiley & Sons, Ltd. doi : 10.1038/npg.els.0005483 . ISBN  9780470015902 . {{cite book}}: |work= игнорируется ( помогите )
  79. ^ Вишер П.М., Годдард М.Е. , Деркс Э.М., Рэй Н.Р. (май 2012 г.). «Доказательная психиатрическая генетика, также известная как ложная дихотомия между частыми и редкими вариантными гипотезами» . Молекулярная психиатрия . 17 (5): 474–85. дои : 10.1038/mp.2011.65 . ПМИД   21670730 . Значок закрытого доступа
  80. ^ Бордер Р., Атанасиадис Г., Буил А., Шорк А.Дж., Кай Н., Янг А.И., Верге Т., Флинт Дж., Кендлер К.С., Санкарараман С., Даль А.В., Зайтлен Н.А. (2022). «Ассортативное спаривание между признаками широко распространено и завышает оценки генетической корреляции» . Наука . 378 (6621): 754–761. Бибкод : 2022Sci...378..754B . дои : 10.1126/science.abo2059 . ISSN   0036-8075 . ПМЦ   9901291 . ПМИД   36395242 .
[ редактировать ]
В Wikimedia Commons есть средства массовой информации, связанные с исследованиями общегеномных ассоциаций .

Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Genome-wide_association_study&oldid=1234581994"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: e7b2145bd888ccfb54938022b646d87a__1721002440
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/e7/7a/e7b2145bd888ccfb54938022b646d87a.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Genome-wide association study - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)