Nature Communications | 北京大学毕文健团队开发出分析基因-环境交互作用的GWAS新算法

文章预览

近年来，全球范围内涌现了很多大型 生物样本库（Biobank）， 为 全基因组关联研究（GWAS） 提供了重要的研究资源。基于电子健康记录，生物样本库的研究范畴已从传统的数量性状、质量性状拓展到结构更为复杂的数据形式。例如，生存数据表型既可以描述事件是否发生，也可以描述事件发生的时间；多分类表型可以更准确描述个体的健康、亚健康和疾病状态，比传统的二分类表型更全面和细致；在多时间点重复测量的数量性状常被称为纵向数据表型，其能够表征健康状况的动态演变规律。基于这些更复杂数据形式的表型数据进行GWAS可以更有效识别出与健康状况密切相关的遗传变异，为解析复杂性状的遗传结构提供全新视角。 基因环境交互作用（Gene-Environment Interaction, G×E）是指基因和环境因素共同作用于个体性状或疾病风险的现象。 具体来说， ………………………………