Это хорошая статья. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.
Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

В геномике , A генома ассоциации исследования ( GWA исследования , или GWAS ), также известный как объединение исследования целого генома ( исследования WGA , или WGAS ), является наблюдательное исследование из генома множества генетических вариантов у разных людей , чтобы увидеть если какой-либо вариант связан с признаком. Исследования GWA обычно сосредоточены на ассоциациях между однонуклеотидными полиморфизмами (SNP) и такими чертами, как основные заболевания человека, но в равной степени могут быть применены к любым другим генетическим вариантам и любым другим организмам.

Манхэттенский сюжет о GWAS
Иллюстрация манхэттенского графика, изображающего несколько сильно связанных локусов риска. Каждая точка представляет SNP , ось X показывает расположение генома, а ось Y показывает уровень ассоциации . Этот пример взят из исследования GWA по изучению микроциркуляции , поэтому вершины указывают на генетические варианты, которые чаще встречаются у людей с сужениями мелких кровеносных сосудов. [1]

Применительно к данным на людях, 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 (контроль), или они могут быть людьми с разными фенотипами по определенному признаку, например, кровяному давлению. Этот подход известен как «сначала фенотип», в котором участники классифицируются в первую очередь по их клиническим проявлениям, а не по генотипу . Каждый человек дает образец ДНК, из которого с помощью массивов SNP считываются миллионы генетических вариантов . Если один тип варианта (один аллель ) чаще встречается у людей с этим заболеванием, вариант считаетсясвязанные с заболеванием. Затем считается, что ассоциированные SNP маркируют область генома человека, которая может влиять на риск заболевания.

Исследования GWA исследуют весь геном, в отличие от методов, которые специально тестируют небольшое количество заранее определенных генетических областей. Следовательно, GWAS - это подход, не ориентированный на кандидатов , в отличие от исследований, ориентированных на конкретные гены . Исследования GWA идентифицируют SNP и другие варианты ДНК, связанные с заболеванием, но они не могут сами по себе указать, какие гены являются причинными. [2] [3] [4]

В первом успешном исследовании GWAS, опубликованном в 2002 году, изучалась инфаркт миокарда. [5] Этот дизайн исследования был затем реализован в знаковом исследовании GWA 2005, в котором изучались пациенты с возрастной дегенерацией желтого пятна , и было обнаружено два SNP со значительно измененной частотой аллелей по сравнению со здоровыми людьми из контрольной группы. [6] По состоянию на 2017 год более 3000 исследований GWA на людях изучили более 1800 заболеваний и признаков, и были обнаружены тысячи ассоциаций SNP. [7] За исключением редких генетических заболеваний , эти ассоциации очень слабы, но, хотя они не могут объяснить большую часть риска, они дают представление о генах и путях, которые могут быть важны.

Фон [ править ]

В исследованиях GWA обычно выявляются общие варианты с небольшой величиной эффекта ( внизу справа ). [8]

Любые два генома человека различаются миллионами разных способов. Существуют небольшие вариации отдельных нуклеотидов геномов ( SNP ), а также множество более крупных вариаций, таких как делеции , вставки и вариации числа копий . Любой из них может вызвать изменения в чертах или фенотипе человека , которые могут быть чем угодно, от риска заболевания до физических свойств, таких как рост. [9] Примерно в 2000 году, до введения исследований GWA, основным методом исследования были исследования наследственности генетической связи в семьях. Этот подход оказался очень полезным для лечения заболеваний одного гена.. [10] [9] [11] Однако для общих и сложных заболеваний результаты исследований генетической связи оказалось трудно воспроизвести. [9] [11] Предложенной альтернативой исследованиям сцепления было исследование генетических ассоциаций . Этот тип исследования спрашивает , если аллель из генетического варианта встречается чаще , чем ожидалось , у лиц с фенотипом интерес (например , с болезнью изучается). Ранние расчеты статистической мощности показали, что этот подход может быть лучше, чем исследования сцепления при обнаружении слабых генетических эффектов. [12]

В дополнение к концептуальной структуре, исследования GWA сделали возможным несколько дополнительных факторов. Одним из них было появление биобанков , которые представляют собой хранилища генетического материала человека, что значительно снизило стоимость и сложность сбора достаточного количества биологических образцов для исследования. [13] Другой - это Международный проект HapMap , который с 2003 года определил большинство общих SNP, опрошенных в исследовании GWA. [14] Структура гаплоблока, идентифицированная проектом HapMap, также позволила сосредоточить внимание на подмножестве SNP, которые будут описывать большую часть вариации. Также важной предпосылкой была разработка методов генотипирования всех этих SNP с использованием массивов генотипирования .[15]

Методы [ править ]

Пример расчета, иллюстрирующий методологию исследования GWA «случай-контроль». Количество аллелей каждого измеренного SNP оценивается - в данном случае с помощью критерия хи-квадрат - для выявления вариантов, связанных с рассматриваемым признаком. Цифры в этом примере взяты из исследования ишемической болезни сердца (ИБС) 2007 года, которое показало, что люди с G-аллелем SNP1 ( rs1333049 ) были чрезмерно представлены среди пациентов с ИБС. [16]

Наиболее распространенный подход в исследованиях GWA - это 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 генотипированы по большинству общеизвестных SNP. Точное количество SNP зависит от технологии генотипирования, но обычно составляет один миллион или больше. [8] Затем для каждого из этих SNP выясняется, существенно ли изменяется частота аллелей между случаем и контрольной группой. [17] В таких схемах основной единицей для сообщения о величине эффекта является отношение шансов.. Отношение шансов - это отношение двух шансов, которые в контексте исследований GWA представляют собой шансы случая для людей, имеющих определенный аллель, и шансы случая для людей, у которых нет того же аллеля.

В качестве примера предположим, что имеется два аллеля, T и C. Число особей в группе случаев, имеющих аллель T, представлено буквой «A», а количество людей в контрольной группе, имеющей аллель T, представлено буквой «B». . Точно так же количество индивидуумов в группе случаев, имеющих аллель C, представлено как «X», а количество индивидуумов в контрольной группе, имеющей аллель C, представлено как «Y». В этом случае отношение шансов для аллеля T равно A: B (что означает «от A к B» в стандартной терминологии шансов), разделенное на X: Y, что в математической записи просто (A / B) / (X / Y).

Когда частота аллелей в группе случаев намного выше, чем в контрольной группе, отношение шансов выше 1, и наоборот для более низкой частоты аллелей. Кроме того, P-значение значимости отношения шансов обычно рассчитывается с использованием простого критерия хи-квадрат . Поиск отношений шансов, которые значительно отличаются от 1, является целью исследования GWA, поскольку оно показывает, что SNP связан с заболеванием. [17] Поскольку тестируется так много вариантов, стандартной практикой является требование, чтобы значение p было ниже, чем5 × 10 −8, чтобы вариант считался значимым.

Есть несколько вариантов этого подхода к случаю-контролю. Распространенной альтернативой исследованиям GWA случай-контроль является анализ количественных фенотипических данных, например, роста или концентрации биомаркеров или даже экспрессии генов . Аналогичным образом можно использовать альтернативную статистику, предназначенную для моделей доминирования или рецессивной пенетрантности. [17] Расчеты обычно выполняются с использованием программного обеспечения для биоинформатики, такого как SNPTEST и PLINK, которое также включает поддержку многих из этих альтернативных статистических данных. [16] [18] GWAS фокусируется на влиянии отдельных SNP. Однако также возможно, что сложные взаимодействия между двумя или более SNP, эпистаз, может способствовать развитию сложных заболеваний. Из-за потенциально экспоненциального числа взаимодействий обнаружение статистически значимых взаимодействий в данных GWAS является сложной задачей как с точки зрения вычислений, так и с точки зрения статистики. Эта задача решалась в существующих публикациях, в которых используются алгоритмы, вдохновленные интеллектуальным анализом данных. [19] Более того, исследователи пытаются объединить данные GWA с другими биологическими данными, такими как сеть белок-белкового взаимодействия, чтобы получить более информативные результаты. [20] [21]

Ключевым шагом в большинстве исследований GWA является вменение генотипов в SNP, а не на чипе генотипа, используемом в исследовании. [22] Этот процесс значительно увеличивает количество SNP, которые могут быть проверены на ассоциацию, увеличивает мощность исследования и облегчает метаанализ GWAS в различных когортах. Вменение генотипа осуществляется статистическими методами, которые объединяют данные GWAS вместе с эталонной панелью гаплотипов. Эти методы используют преимущества совместного использования гаплотипов между людьми на коротких отрезках последовательности для определения аллелей. Существующие пакеты программного обеспечения для вменения генотипа включают IMPUTE2, [23] Minimac, Beagle [24] и MaCH. [25]

В дополнение к вычислению ассоциации обычно принимают во внимание любые переменные, которые потенциально могут искажать результаты. Пол и возраст - общие примеры смешанных переменных. Кроме того, также известно, что многие генетические вариации связаны с географическими и историческими популяциями, в которых впервые возникли мутации. [26] Из-за этой связи исследования должны учитывать географическое и этническое происхождение участников, контролируя то, что называется стратификацией населения . Если они этого не сделают, эти исследования могут дать ложноположительные результаты. [27]

После того, как отношения шансов и P-значения были рассчитаны для всех SNP, общим подходом является создание графика Манхэттена . В контексте исследований GWA этот график показывает отрицательный логарифм значения P как функцию местоположения в геноме. Таким образом, SNP с наиболее значимой ассоциацией выделяются на графике, обычно в виде стопки точек из-за структуры гаплоблока. Важно отметить, что порог значимости P-value корректируется для нескольких проблем тестирования . Точный порог варьируется в зависимости от исследования [28], но обычный порог5 × 10 −8, чтобы иметь значение перед лицом от сотен тысяч до миллионов протестированных SNP. [8] [17] [29] Исследования GWA обычно проводят первый анализ в когорте открытий, за которым следует проверка наиболее значимых SNP в когорте независимых проверок. [30]

Результаты [ править ]

График региональной ассоциации, показывающий отдельные SNP в области рецептора ЛПНП и их связь с уровнями холестерина ЛПНП . Этот тип графика похож на график Манхэттена в ведущей части, но для более ограниченного участка генома. Структура гаплоблока визуализирована с помощью цветовой шкалы, а уровень ассоциации представлен левой осью Y. Точка, представляющая SNP rs73015013 (вверху посередине), имеет высокое положение по оси Y, поскольку этот SNP объясняет некоторые вариации холестерина ЛПНП. [31]

Были предприняты попытки создать исчерпывающие каталоги SNP, которые были идентифицированы в исследованиях GWA. [32] По состоянию на 2009 год, количество SNP, связанных с заболеваниями, исчисляется тысячами. [33]

Первое исследование GWA, проведенное в 2005 году, сравнивало 96 пациентов с возрастной дегенерацией желтого пятна (ARMD) с 50 здоровыми людьми из контрольной группы. [34] Он выявил два SNP со значительно измененной частотой аллелей между двумя группами. Эти SNP были локализованы в гене, кодирующем фактор комплемента H , что стало неожиданной находкой в ​​исследовании ARMD. Результаты этих первых исследований GWA впоследствии побудили к дальнейшим функциональным исследованиям с целью терапевтического воздействия на систему комплемента при ARMD. [35] Другой знаменательной публикацией в истории исследований GWA стал консорциум 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 каждой из ишемической болезни сердца , диабета 1 типа , диабета 2 типа , ревматоидного артрита , Болезнь Крона , биполярное расстройство и гипертония ) и 3000 общих контрольных групп. [16] Это исследование было успешным в раскрытии многих новых генов болезней, лежащих в основе этих заболеваний. [16] [36]

Со времени этих первых эпохальных исследований GWA прослеживаются две общие тенденции. [37] Один был направлен на все большие и большие размеры выборки. В 2018 году несколько полногеномных ассоциативных исследований достигли общего размера выборки более 1 миллиона участников, в том числе 1,1 миллиона в полногеномном исследовании уровня образования [38] и исследовании бессонницы с участием 1,3 миллиона человек. [39] Причина в стремлении надежно выявлять SNP риска, которые имеют меньшее отношение шансов и более низкую частоту аллелей. Другая тенденция заключалась в использовании более узко определенных фенотипов, таких как липиды крови , проинсулин или аналогичные биомаркеры.[40] [41] Это так называемые промежуточные фенотипы , и их анализ может иметь значение для функциональных исследований биомаркеров. [42] Вариант GWAS использует участников, которые являются родственниками первой степени родства людей с заболеванием. Этот тип исследования был назван исследованием общегеномных ассоциаций по доверенности ( GWAX ). [43]

Центральным пунктом дискуссий в исследованиях GWA было то, что большинство вариаций SNP, обнаруженных в исследованиях GWA, связаны лишь с небольшим повышенным риском заболевания и имеют лишь небольшую прогностическую ценность. Среднее отношение шансов составляет 1,33 на SNP риска, и лишь некоторые из них показывают отношение шансов выше 3,0. [2] [44] Эти величины считаются небольшими, потому что они не объясняют большую часть наследственной изменчивости. Эта наследственная вариация оценивается на основе исследований наследственности на монозиготных близнецах. [45] Например, известно, что 80-90% различий в росте можно объяснить наследственными различиями, но исследования GWA учитывают лишь меньшую часть этой вариации. [45]

Клинические применения [ править ]

Задача будущего успешного исследования GWA состоит в том, чтобы применить полученные результаты таким образом, чтобы ускорить разработку лекарств и диагностических средств, включая лучшую интеграцию генетических исследований в процесс разработки лекарств и сосредоточение внимания на роли генетической изменчивости в поддержании здоровья в качестве основы для разработка новых лекарств и средств диагностики . [46] В нескольких исследованиях изучается использование маркеров риска-SNP как средства прямого повышения точности прогноза . Некоторые обнаружили, что точность прогноза улучшается [47], в то время как другие сообщают лишь о незначительных преимуществах этого использования. [48]Как правило, проблема этого прямого подхода заключается в небольшой величине наблюдаемых эффектов. Небольшой эффект в конечном итоге приводит к плохому разделению случаев и контролей и, таким образом, лишь небольшому повышению точности прогноза. Таким образом, альтернативным применением является возможность исследований GWA для выяснения патофизиологии . [49]

Один из таких успехов связан с идентификацией генетического варианта, связанного с ответом на лечение вирусом гепатита С. Для гепатита С генотипа 1, леченного пегилированным интерфероном-альфа-2a или пегилированным интерфероном-альфа-2b в сочетании с рибавирином , исследование GWA [50] показало, что SNP около гена IL28B человека, кодирующего интерферон лямбда 3, связаны со значительными различиями. в ответ на лечение. Более поздний отчет продемонстрировал, что те же генетические варианты также связаны с естественным очищением от вируса гепатита С генотипа 1. [51]Эти важные открытия способствовали развитию персонализированной медицины и позволили врачам принимать медицинские решения в зависимости от генотипа пациента. [52]

Задача выяснения патофизиологии также привела к повышенному интересу к ассоциации между SNP-рисками и экспрессией генов близлежащих генов, так называемым исследованиям локусов количественных признаков экспрессии (eQTL). [53] Причина в том, что исследования GWAS идентифицируют SNP риска, но не гены риска, и спецификация генов является на один шаг ближе к действующим мишеням для лекарств . В результате основные исследования GWA к 2011 году обычно включали обширный анализ eQTL. [54] [55] [56] Одним из самых сильных эффектов eQTL, наблюдаемых для SNP риска, идентифицированного с помощью GWA, является локус SORT1. [40] Последующие функциональные исследования этого локуса с использованием малых интерферирующих РНК.и мыши с нокаутом гена пролили свет на метаболизм липопротеинов низкой плотности , который имеет важное клиническое значение для сердечно-сосудистых заболеваний . [40] [57] [58]

Мерцательная аритмия [ править ]

Например, метаанализ, проведенный в 2018 году, показал открытие 70 новых локусов, связанных с фибрилляцией предсердий . Были идентифицированы различные варианты, связанные с генами, кодирующими транскрипционный фактор , такие как TBX3 и TBX5 , NKX2-5 o PITX2 , которые участвуют в регуляции сердечной проводимости, в модуляции ионных каналов и развитии сердца. Также были идентифицированы новые гены, участвующие в тахикардии ( CASQ2 ) или связанные с изменением коммуникации клеток сердечной мышцы ( PKP2 ). [59]

Шизофрения [ править ]

Хотя есть некоторые исследования с использованием вычислительной модели High-Precision Protein Interaction Prediction (HiPPIP), которая обнаружила 504 новых белок-белковых взаимодействия (PPI), связанных с генами, связанными с шизофренией , [60] [61] доказательства, подтверждающие генетическую основу шизофрении на самом деле является спорным и может страдать от некоторых ограничений этого метода исследования. [62]

Применение в сельском хозяйстве [ править ]

Стадии роста растений и компоненты урожая [ править ]

Исследования GWA выступают в качестве важного инструмента в селекции растений. Обладая большим объемом данных генотипирования и фенотипирования, GWAS является мощным инструментом для анализа сложных способов наследования признаков, которые являются важными компонентами урожайности, таких как количество зерен на колос, вес каждого зерна и структура растения. В исследовании GWAS яровой пшеницы GWAS выявил сильную корреляцию между урожайностью зерна и данными по выращиванию, биомассой и количеством зерен на колос. [63]

Патогены растений [ править ]

Возникновение патогенов растений представляет серьезную угрозу здоровью растений и биоразнообразию. В связи с этим идентификация 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 патогенам растений, что полезно для создания новых устойчивых к патогенам сортов. [64]

Ограничения [ править ]

Исследования GWA имеют несколько проблем и ограничений, которые можно устранить с помощью надлежащего контроля качества и настройки исследования. Отсутствие четко определенных групп больных и контрольных групп, недостаточный размер выборки, контроль многократного тестирования и контроль стратификации населения являются общими проблемами. [3] В частности, статистическая проблема множественного тестирования, в которой было отмечено, что «подход GWA может быть проблематичным, потому что огромное количество выполненных статистических тестов представляет беспрецедентный потенциал для ложноположительных результатов». [3] Было указано, что игнорирование этих исправимых проблем способствует общему пониманию проблем с методологией GWA. [65]Помимо таких легко решаемых проблем, всплыли еще несколько тонких, но важных проблем. Примером этого является широко известное исследование GWA, в котором изучались люди с очень большой продолжительностью жизни с целью выявления SNP, связанных с долголетием. [66] Публикация подверглась тщательной проверке из-за несоответствия между типом набора генотипов в случае и контрольной группе, что привело к ошибочному выделению нескольких SNP как связанных с долголетием. [67] Исследование было впоследствии отозвано , [68] но измененная рукопись была позже опубликована. [69]

Помимо этих предотвратимых проблем, исследования GWA привлекли более фундаментальную критику, в основном из-за их предположения, что общие генетические вариации играют большую роль в объяснении наследственных вариаций распространенных заболеваний. [70] Действительно, было подсчитано, что для большинства состояний наследуемость SNP, связанная с обычными SNP, составляет <0,05. [71] Этот аспект исследований GWA вызвал критику, что, хотя он не мог быть известен проспективно, исследования GWA в конечном итоге не стоили затрат. [49] Исследования GWA также подвергаются критике за то, что широкое разнообразие индивидуальных ответов или компенсаторных механизмов на болезненное состояние нейтрализует и маскирует потенциальные гены или причинные варианты, связанные с заболеванием. [72]Кроме того, исследования GWA выявляют возможные варианты риска для популяции, из которой проводится их анализ, и, поскольку большинство исследований GWA основано на европейских базах данных, отсутствует перевод идентифицированных вариантов риска на другие неевропейские группы населения. [73] Предлагаемые альтернативные стратегии включают анализ связей . [74] [75] В последнее время быстро падающая цена полного секвенирования генома также предоставила реалистичную альтернативу массиву генотипирования.исследования на основе GWA. Можно обсудить, если использование этого нового метода все еще будет называться исследованием GWA, но высокопроизводительное секвенирование действительно может устранить некоторые недостатки GWA без секвенирования. [76]

Тонкое отображение [ править ]

Массивы генотипирования, разработанные для GWAS, полагаются на неравновесие по сцеплению, чтобы обеспечить охват всего генома путем генотипирования подмножества вариантов. Из-за этого указанные связанные варианты вряд ли будут фактическими причинными вариантами. Связанные области могут содержать сотни вариантов, охватывающих большие области и включающих множество различных генов, что затрудняет биологическую интерпретацию локусов GWAS. Точное отображение - это процесс уточнения этих списков связанных вариантов до достоверного набора, который, скорее всего, будет включать причинный вариант.

Для точного картирования необходимо, чтобы все варианты в ассоциированной области были генотипированы или вменены (плотный охват), очень строгий контроль качества, приводящий к высококачественным генотипам, и большие размеры выборки, достаточные для разделения высококоррелированных сигналов. Существует несколько различных методов для выполнения точного картирования, и все методы производят апостериорную вероятность того, что вариант в этом локусе является причинным. Поскольку требования часто трудно удовлетворить, все еще есть ограниченные примеры более общего применения этих методов.

См. Также [ править ]

  • Сопоставление ассоциаций
  • Эпидемиология
  • Взаимодействие гена с окружающей средой
  • Геномика
  • Нарушение равновесия сцепления
  • Молекулярная эпидемиология
  • Полигенный балл

Ссылки [ править ]

  1. ^ Ikram MK, Sim X, Xueling S, Jensen RA, Cotch MF, Hewitt AW и др. (Октябрь 2010 г.). Маккарти М.И. (ред.). «Четыре новых локуса (19q13, 6q24, 12q24 и 5q14) влияют на микроциркуляцию in vivo» . PLOS Genetics . 6 (10): e1001184. DOI : 10.1371 / journal.pgen.1001184 . PMC  2965750 . PMID  21060863 .
  2. ^ a b Manolio TA (июль 2010 г.). «Общегеномные ассоциации исследований и оценка риска заболевания». Медицинский журнал Новой Англии . 363 (2): 166–76. DOI : 10.1056 / NEJMra0905980 . PMID 20647212 . 
  3. ^ a b c Пирсон Т.А., Манолио ТА (март 2008 г.). «Как интерпретировать исследование ассоциации всего генома». ДЖАМА . 299 (11): 1335–44. DOI : 10,1001 / jama.299.11.1335 . PMID 18349094 . 
  4. ^ "Общегеномные исследования ассоциации" . Национальный институт исследования генома человека .
  5. ^ Ozaki K, Ohnishi Y, Iida A, Sekine A, Yamada R, Tsunoda T и др. (Декабрь 2002 г.). «Функциональные SNP в гене лимфотоксина-альфа, которые связаны с предрасположенностью к инфаркту миокарда» . Генетика природы . 32 (4): 650–4. DOI : 10.1038 / ng1047 . PMID 12426569 . S2CID 21414260 .  
  6. ^ Klein RJ, Zeiss C, Chew EY, Tsai JY, Sackler RS, Haynes C и др. (Апрель 2005 г.). «Полиморфизм фактора комплемента H при возрастной дегенерации желтого пятна» . Наука . 308 (5720): 385–9. Bibcode : 2005Sci ... 308..385K . DOI : 10.1126 / science.1109557 . PMC 1512523 . PMID 15761122 .  
  7. ^ «Каталог GWAS: Каталог NHGRI-EBI опубликованных исследований ассоциации всего генома» . Европейская лаборатория молекулярной биологии . Европейская лаборатория молекулярной биологии . Проверено 18 апреля 2017 года .
  8. ^ a b c Буш WS, Мур JH (2012). Lewitter F, Kann M (ред.). «Глава 11: Общегеномные ассоциации исследований» . PLOS Вычислительная биология . 8 (12): e1002822. Bibcode : 2012PLSCB ... 8E2822B . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1002822 . PMC 3531285 . PMID 23300413 .  
  9. ^ a b c Страчан Т., Прочтите A (2011). Молекулярная генетика человека (4-е изд.). Наука о гирляндах. стр.  467 -495. ISBN 978-0-8153-4149-9.
  10. ^ «Интернет Менделирующее наследование в человеке» . Архивировано из оригинала на 5 декабря 2011 года . Проверено 6 декабря 2011 года .
  11. ^ a b Альтмюллер Дж., Палмер Л.Дж., Фишер Г., Щерб Х., Вайст М. (ноябрь 2001 г.). «Полногеномное сканирование сложных заболеваний человека: трудно найти истинную связь» . Американский журнал генетики человека . 69 (5): 936–50. DOI : 10.1086 / 324069 . PMC 1274370 . PMID 11565063 .  
  12. ^ Риш N, Merikangas K (сентябрь 1996). «Будущее генетических исследований сложных болезней человека». Наука . 273 (5281): 1516–7. Bibcode : 1996Sci ... 273.1516R . DOI : 10.1126 / science.273.5281.1516 . PMID 8801636 . S2CID 5228523 .  
  13. ^ Greely HT (2007). «Непростые этические и правовые основы крупномасштабных геномных биобанков». Ежегодный обзор геномики и генетики человека . 8 : 343–64. DOI : 10.1146 / annurev.genom.7.080505.115721 . PMID 17550341 . 
  14. ^ Международный проект HapMap, Гиббс Р.А., Белмонт Дж. У., Харденбол П., Уиллис Т. Д., Ю Ф., Янг Х., Чан ЛИ, Хуанг В. (декабрь 2003 г.). «Международный проект HapMap» (PDF) . Природа . 426 (6968): 789–96. Bibcode : 2003Natur.426..789G . DOI : 10,1038 / природа02168 . ЛВП : 2027,42 / 62838 . PMID 14685227 . S2CID 4387110 .   
  15. ^ Schena M, Shalon D, Davis RW, Brown PO (октябрь 1995). «Количественный мониторинг паттернов экспрессии генов с помощью комплементарного ДНК-микрочипа». Наука . 270 (5235): 467–70. Bibcode : 1995Sci ... 270..467S . DOI : 10.1126 / science.270.5235.467 . PMID 7569999 . S2CID 6720459 .  
  16. ^ a b c d Консорциум управления делами Wellcome Trust, Бертон, PR (июнь 2007 г.). «Общегеномное ассоциативное исследование 14 000 случаев семи распространенных заболеваний и 3 000 общих контрольных» . Природа . 447 (7145): 661–78. Bibcode : 2007Natur.447..661B . DOI : 10,1038 / природа05911 . PMC 2719288 . PMID 17554300 .  
  17. ^ a b c d Кларк GM, Андерсон Калифорния, Петтерссон Ф. Х., Кардон Л. Р., Моррис А. П., Зондерван KT (февраль 2011 г.). «Базовый статистический анализ в генетических исследованиях случай-контроль» . Протоколы природы . 6 (2): 121–33. DOI : 10.1038 / nprot.2010.182 . PMC 3154648 . PMID 21293453 .  
  18. ^ Перселл S, Нил Б., Тодд-Браун К., Томас Л., Феррейра М.А., Бендер Д. и др. (Сентябрь 2007 г.). «PLINK: набор инструментов для анализа ассоциации всего генома и популяционного анализа» . Американский журнал генетики человека . 81 (3): 559–75. DOI : 10.1086 / 519795 . PMC 1950838 . PMID 17701901 .  
  19. ^ Llinares-Lopez F, Гримм DG, Боденхэм Д.А., Gieraths U, Сугияма M, Роуэн B, Borgwardt K (июнь 2015). «Полногеномное определение интервалов генетической гетерогенности, связанных со сложными признаками» . Биоинформатика . 31 (12): i240-9. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btv263 . PMC 4559912 . PMID 26072488 .  
  20. ^ Ayati М, Эртен S, вероятность МР, Koyutürk М (декабрь 2015). «MOBAS: идентификация белковых подсетей, связанных с заболеванием, с использованием оценки на основе модульности» . Журнал EURASIP по биоинформатике и системной биологии . 2015 (1): 7. DOI : 10,1186 / s13637-015-0025-6 . PMC 5270451 . PMID 28194175 .  
  21. ^ Ayati M, Koyutürk M (1 января 2015). «Оценка коллективной болезни ассоциации множественных геномных локусов». Материалы 6-й конференции ACM по биоинформатике, вычислительной биологии и информатике здравоохранения . BCB '15. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM. С. 376–385. DOI : 10.1145 / 2808719.2808758 . ISBN 978-1-4503-3853-0. S2CID  5942777 .
  22. ^ Марчини Дж, Howie B (июль 2010 г.). «Вменение генотипа для полногеномных ассоциативных исследований». Природа Обзоры Генетики . 11 (7): 499–511. DOI : 10.1038 / nrg2796 . PMID 20517342 . S2CID 1465707 .  
  23. ^ Howie B, Марчини Дж, Стивенс М (ноябрь 2011 года). «Вменение генотипа тысячам геномов» . G3 . 1 (6): 457–70. DOI : 10,1534 / g3.111.001198 . PMC 3276165 . PMID 22384356 .  
  24. ↑ Browning BL, Browning SR (февраль 2009 г.). «Единый подход к вменению генотипа и выводу фазы гаплотипа для больших наборов данных троек и неродственных людей» . Американский журнал генетики человека . 84 (2): 210–23. DOI : 10.1016 / j.ajhg.2009.01.005 . PMC 2668004 . PMID 19200528 .  
  25. ↑ Li Y, Willer CJ, Ding J, Scheet P, Abecasis GR (декабрь 2010 г.). «MaCH: использование данных о последовательности и генотипе для оценки гаплотипов и ненаблюдаемых генотипов» . Генетическая эпидемиология . 34 (8): 816–34. DOI : 10.1002 / gepi.20533 . PMC 3175618 . PMID 21058334 .  
  26. ^ Novembre Дж, Джонсон Т, БРИКа К, Kutalik Z, Бойко А. Р., Auton А, Индап А, король К.С., Bergmann S, Нельсон Р., Стивенс М, Бустаманте компакт - диск (ноябрь 2008 г.). «Гены отражают географию в Европе» . Природа . 456 (7218): 98–101. Bibcode : 2008Natur.456 ... 98N . DOI : 10,1038 / природа07331 . PMC 2735096 . PMID 18758442 .  
  27. ^ Чарни E (январь 2017). «Гены, поведение и генетика поведения». Междисциплинарные обзоры Wiley. Когнитивная наука . 8 (1-2): e1405. DOI : 10.1002 / wcs.1405 . hdl : 10161/13337 . PMID 27906529 . 
  28. ^ Wittkowski КМ, Sonakya В, Биджио В, Тонн МК, Shic Ж, Ascano М, Наска С, золото-фон Симсон G (январь 2014). «Новый подход компьютерной биостатистики предполагает нарушение дефосфорилирования рецепторов факторов роста, связанное с тяжестью аутизма» . Трансляционная психиатрия . 4 (1): e354. DOI : 10.1038 / tp.2013.124 . PMC 3905234 . PMID 24473445 .  
  29. ^ Барша GS, Copenhaver GP, Gibson G, Williams SM (июль 2012). «Рекомендации для полногеномных ассоциативных исследований» . PLOS Genetics . 8 (7): e1002812. DOI : 10.1371 / journal.pgen.1002812 . PMC 3390399 . PMID 22792080 .  
  30. ^ Смит С.М., Douaud О, Чен Вт, Hanayik Т, Альфаро-Альмагро Р, К Sharp, Эллиот LT (2021). «Расширенный набор полногеномных ассоциативных исследований фенотипов изображений мозга в UK Biobank» . Nat Neurosci . DOI : 10.1038 / s41593-021-00826-4 . PMID 33875891 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  31. ^ Санна С., Ли Б., Мулас А., Сидор С., Канг Х.М., Джексон А.Ю. и др. (Июль 2011 г.). Гибсон G (ред.). «Точное картирование пяти локусов, связанных с холестерином липопротеинов низкой плотности, позволяет обнаружить варианты, которые удваивают объясненную наследуемость» . PLOS Genetics . 7 (7): e1002198. DOI : 10.1371 / journal.pgen.1002198 . PMC 3145627 . PMID 21829380 .  
  32. ^ Hindorff LA, Sethupathy P, Junkins HA, Ramos EM, Mehta JP, Collins FS, Manolio TA (июнь 2009 г.). «Возможные этиологические и функциональные последствия полногеномных ассоциативных локусов для болезней и черт человека» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 106 (23): 9362–7. Bibcode : 2009PNAS..106.9362H . DOI : 10.1073 / pnas.0903103106 . PMC 2687147 . PMID 19474294 .  
  33. ↑ Johnson AD, O'Donnell CJ (январь 2009 г.). «База данных открытого доступа результатов полногеномной ассоциации» . BMC Medical Genetics . 10 : 6. DOI : 10,1186 / 1471-2350-10-6 . PMC 2639349 . PMID 19161620 .  
  34. ^ Haines JL, Hauser MA, Schmidt S, Scott WK, Olson LM, Gallins P, Spencer KL, Kwan SY, Noureddine M, Gilbert JR, Schnetz-Boutaud N, Agarwal A, Postel EA, Pericak-Vance MA (апрель 2005 г.) . «Вариант фактора комплемента H увеличивает риск возрастной дегенерации желтого пятна». Наука . 308 (5720): 419–21. Bibcode : 2005Sci ... 308..419H . DOI : 10.1126 / science.1110359 . PMID 15761120 . S2CID 32716116 .  
  35. ^ Фридкис-Харели М, Сторек М, Мазсаров I, Ризитано AM, Лундберг А.С., Хорват CJ, Холерс В.М. (октябрь 2011 г.). «Дизайн и разработка TT30, нового ингибитора C3 / C5 конвертазы, нацеленного на C3d, для лечения заболеваний, опосредованных альтернативным путем комплемента человека» . Кровь . 118 (17): 4705–13. DOI : 10.1182 / кровь-2011-06-359646 . PMC 3208285 . PMID 21860027 .  
  36. ^ «Крупнейшее из когда-либо опубликованных сегодня исследований генетики общих заболеваний» (пресс-релиз). Консорциум Wellcome Trust Case Control. 6 июня 2007 . Проверено 19 июня 2008 года .
  37. ^ Иоаннидис JP, Томас G, Дейли MJ (май 2009 г.). «Подтверждение, увеличение и уточнение ассоциативных сигналов по всему геному» . Природа Обзоры Генетики . 10 (5): 318–29. DOI : 10.1038 / nrg2544 . PMC 7877552 . PMID 19373277 . S2CID 6463743 .   
  38. ^ Ли JJ, Wedow R, Okbay A, Kong E, Maghzian O, Zacher M, Nguyen-Viet TA, Bowers P, Sidorenko J, Karlsson Linnér R и др. (Июль 2018 г.). «Открытие генов и полигенное предсказание на основе общегеномного ассоциативного исследования уровня образования 1,1 миллиона человек» . Генетика природы . 50 (8): 1112–1121. DOI : 10.1038 / s41588-018-0147-3 . PMC 6393768 . PMID 30038396 .  
  39. ^ Jansen PR, Watanabe K, Stringer S, Skene N, Bryois J, Hammerschlag AR и др. (Январь 2018). «Полногеномный анализ бессонницы (N = 1,331,010) выявляет новые локусы и функциональные пути» . DOI : 10.1101 / 214973 . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  40. ^ a b c Катиресан С., Виллер С.Дж., Пелосо Г.М., Демисси С., Мусунуру К., Шадт Э.Е. и др. (Январь 2009 г.). «Общие варианты в 30 локусах способствуют полигенной дислипидемии» . Генетика природы . 41 (1): 56–65. DOI : 10.1038 / ng.291 . PMC 2881676 . PMID 19060906 .  
  41. ^ Strawbridge RJ, Dupuis J , Prokopenko I, Barker A, Ahlqvist E, Rybin D, et al. (Октябрь 2011 г.). «Общегеномная ассоциация идентифицирует девять общих вариантов, связанных с уровнями проинсулина натощак, и дает новое понимание патофизиологии диабета 2 типа» . Диабет . 60 (10): 2624–34. DOI : 10,2337 / db11-0415 . PMC 3178302 . PMID 21873549 .  
  42. ^ ДАНЕШ J, Pepys MB (ноябрь 2009). «С-реактивный белок и ишемическая болезнь сердца: есть ли причинная связь?» . Тираж . 120 (21): 2036–9. DOI : 10.1161 / CIRCULATIONAHA.109.907212 . PMID 19901186 . 
  43. ^ Лю JZ, Эрлих Y, Pickrell JK (март 2017). «Картирование ассоциации случай-контроль по доверенности с использованием семейной истории болезни». Генетика природы . 49 (3): 325–331. DOI : 10.1038 / ng.3766 . PMID 28092683 . S2CID 5598845 .  
  44. ^ Ku CS, Loy EY, Pawitan Y, Chia KS (апрель 2010). «Стремление к полногеномным ассоциативным исследованиям: где мы сейчас?» . Журнал генетики человека . 55 (4): 195–206. DOI : 10.1038 / jhg.2010.19 . PMID 20300123 . 
  45. ^ a b Maher B (ноябрь 2008 г.). «Личные геномы: случай отсутствия наследственности» . Природа . 456 (7218): 18–21. DOI : 10.1038 / 456018a . PMID 18987709 . 
  46. ^ Iadonato SP, Катец MG (сентябрь 2009). «Геномика: вирус гепатита С становится личным» . Природа . 461 (7262): 357–8. Bibcode : 2009Natur.461..357I . DOI : 10.1038 / 461357a . PMID 19759611 . S2CID 7602652 .  
  47. ^ Muehlschlegel JD, Лю KY, Перри TE, Fox AA, Коллар CD, Shernan SK, Body SC (сентябрь 2010). «Вариант хромосомы 9p21 позволяет прогнозировать смертность после операции по аортокоронарному шунтированию» . Тираж . 122 (11 Suppl): S60–5. DOI : 10.1161 / CIRCULATIONAHA.109.924233 . PMC 2943860 . PMID 20837927 .  
  48. ^ Paynter NP, Chasman DI, Paré G, Buring JE, Cook NR, Miletich JP, Ridker PM (февраль 2010 г.). «Связь между оценкой генетического риска на основе литературы и сердечно-сосудистыми событиями у женщин» . ДЖАМА . 303 (7): 631–7. DOI : 10,1001 / jama.2010.119 . PMC 2845522 . PMID 20159871 .  
  49. ^ a b Couzin-Frankel J (июнь 2010 г.). «Гены основных болезней сердца неуловимы». Наука . 328 (5983): 1220–1. Bibcode : 2010Sci ... 328.1220C . DOI : 10.1126 / science.328.5983.1220 . PMID 20522751 . 
  50. ^ Ge D, Fellay J, Thompson AJ, Simon JS, Shianna KV, Urban TJ, Heinzen EL, Qiu P, Bertelsen AH, Muir AJ, Sulkowski M, McHutchison JG, Goldstein DB (сентябрь 2009 г.). «Генетическая изменчивость IL28B предсказывает вирусный клиренс, вызванный лечением гепатита С». Природа . 461 (7262): 399–401. Bibcode : 2009Natur.461..399G . DOI : 10,1038 / природа08309 . PMID 19684573 . S2CID 1707096 .  
  51. ↑ Thomas DL, Thio CL, Martin MP, Qi Y, Ge D, O'Huigin C, Kidd J, Kidd K, Khakoo SI, Alexander G, Goedert JJ, Kirk GD, Donfield SM, Rosen HR, Tobler LH, Busch MP , McHutchison JG, Goldstein DB, Carrington M (октябрь 2009 г.). «Генетическая изменчивость IL28B и спонтанное избавление от вируса гепатита С» . Природа . 461 (7265): 798–801. Bibcode : 2009Natur.461..798T . DOI : 10,1038 / природа08463 . PMC 3172006 . PMID 19759533 .  
  52. ^ Лу Ю.Ф., Goldstein DB, Angrist М, Каваллери G (июль 2014). «Персонализированная медицина и генетическое разнообразие человека» . Перспективы Колд-Спринг-Харбор в медицине . 4 (9): a008581. DOI : 10.1101 / cshperspect.a008581 . PMC 4143101 . PMID 25059740 .  
  53. ^ Folkersen л, Вант Хофта F, E, Chernogubova Agardh HE, Hansson GK, Hedin U, J Liska, Syvänen AC, Полссон-Берне G, Paulssson-Берне G, франко-Cereceda А, Hamsten А, Gabrielsen А, Eriksson P (август 2010 г.). «Ассоциация вариантов генетического риска с экспрессией проксимальных генов определяет новые гены восприимчивости к сердечно-сосудистым заболеваниям» . Тираж: сердечно-сосудистая генетика . 3 (4): 365–73. DOI : 10,1161 / CIRCGENETICS.110.948935 . PMID 20562444 . 
  54. ↑ Bown MJ, Jones GT, Harrison SC, Wright BJ, Bumpstead S, Baas AF 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. DOI : 10.1016 / j.ajhg.2011.10.002 . PMC 3213391 . PMID 22055160 .  
  55. ^ Консорциум генетики ишемической болезни сердца (C4D) (март 2011 г.). «Полногеномное ассоциативное исследование европейцев и выходцев из Южной Азии выявило пять новых локусов ишемической болезни сердца» . Генетика природы . 43 (4): 339–44. DOI : 10.1038 / ng.782 . PMID 21378988 . S2CID 39712343 .  
  56. ^ Джонсон Т., Гаунт Т.Р., Ньюхаус С.Дж., Падманабхан С., Томашевски М., Кумари М. и др. (Декабрь 2011 г.). «Локусы кровяного давления, идентифицированные с помощью геноцентрического массива» . Американский журнал генетики человека . 89 (6): 688–700. DOI : 10.1016 / j.ajhg.2011.10.013 . PMC 3234370 . PMID 22100073 .  
  57. ^ Dubé JB, Йохансен CT, Hegele RA (июнь 2011). «Сортилин: необычный подозреваемый в метаболизме холестерина: от определения GWAS до биохимических анализов in vivo, сортилин был идентифицирован как новый медиатор метаболизма липопротеинов человека». BioEssays . 33 (6): 430–7. DOI : 10.1002 / bies.201100003 . PMID 21462369 . 
  58. ↑ Bauer RC, Stylianou IM, Rader DJ (апрель 2011 г.). «Функциональная проверка новых путей метаболизма липопротеинов, определенных генетикой человека». Текущее мнение в липидологии . 22 (2): 123–8. DOI : 10.1097 / MOL.0b013e32834469b3 . PMID 21311327 . S2CID 24020035 .  
  59. ^ Roselli С, Chafin М, Вэн L (2018). «Исследование мультиэтнической полногеномной ассоциации фибрилляции предсердий» . Генетика природы . 50 (9): 1225–1233. DOI : 10.1038 / s41588-018-0133-9 . PMC 6136836 . PMID 29892015 .  
  60. ^ Ganapathiraju МК, Thahir М, Handen А, Саркар С.Н., Сладкий Р.А., Nimgaonkar В.Л., Лешер СЕ, Бауэр Е.М., Chaparala S (27 апреля 2016). «Шизофрения взаимодействует с 504 новыми белок-белковыми взаимодействиями» . NPJ Schizophrenia . 2 : 16012. дои : 10.1038 / npjschz.2016.12 . PMC 4898894 . PMID 27336055 . Выложите аннотацию - psycentral.com .  
  61. ^ Ganapathiraju M, Chaparala S, Lo C (апрель 2018). "F200. Выяснение роли ресничек в нервно-психических заболеваниях посредством анализа интерактомов" . Бюллетень по шизофрении . 44 (Suppl_1): S298-9. DOI : 10,1093 / schbul / sby017.731 . PMC 5887623 . 
  62. ↑ Johnson EC, Border R, Melroy-Greif WE, de Leeuw CA, Ehringer MA, Keller MC (ноябрь 2017 г.). «Нет доказательств того, что гены-кандидаты в шизофрению больше связаны с шизофренией, чем гены, не являющиеся кандидатами» . Биологическая психиатрия . 82 (10): 702–708. DOI : 10.1016 / j.biopsych.2017.06.033 . PMC 5643230 . PMID 28823710 .  
  63. ^ Туруспеков Ю., Байбулатова А., Ермекбаев К., Тохетова Л., Чудинов В., Середа Г. и др. (Ноябрь 2017 г.). «GWAS для стадий роста растений и компонентов урожая яровой пшеницы (Triticum aestivum L.), собранной в трех регионах Казахстана» . BMC Plant Biology . 17 (Suppl 1): 190. DOI : 10,1186 / s12870-017-1131-2 . PMC 5688510 . PMID 29143598 .  
  64. Перейти ↑ Bartoli C, Roux F (2017). "Общегеномные исследования ассоциации в патосистемах растений: к подходу экологической геномики" . Границы растениеводства . 8 : 763. DOI : 10.3389 / fpls.2017.00763 . PMC 5441063 . PMID 28588588 .  
  65. ^ Pickrell J, J Барретта, Макартур D, L Jostins (23 ноября 2011 года). «Размер имеет значение и другие уроки медицинской генетики» . Геномы разархивированы . Проверено 7 декабря 2011 года .
  66. ^ Себастиани Р, Solovieff Н, Puca А, Хартли СВ, Melista Е, Андерсен S, Dworkis Д.А., Уилк JB, Майерс RH, Steinberg МН, Монтано М, Baldwin КТ, Перлз ТТ (июль 2010 г.). «Генетические признаки исключительного долголетия у людей» . Наука . 2010 . DOI : 10.1126 / science.1190532 . PMID 20595579 .  (Отказано)
  67. ↑ MacArthur D (8 июля 2010 г.). «В исследовании« генов долголетия »выявлены серьезные недостатки» . Проводной . Проверено 7 декабря 2011 года .
  68. ^ 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 СТ, Перлз Т. Т. (июль 2011 г.). «Отзыв». Наука . 333 (6041): 404. DOI : 10.1126 / science.333.6041.404-а . PMID 21778381 . 
  69. ^ Себастьяни П., Соловьев Н., Деван А. Т., Уолш К. М., Пука А., Хартли С. В., Мелиста Е., Андерсен С., Дворкис Д. А., Уилк Д. Б., Майерс Р. Х., Штейнберг М. Н., Монтано М., Болдуин С. Т., Хох-Дж., Перлз Т. Т. (18 Январь 2012 г.). «Генетические признаки исключительного долголетия у людей» . PLOS One . 7 (1): e29848. Bibcode : 2012PLoSO ... 729848S . DOI : 10.1371 / journal.pone.0029848 . PMC 3261167 . PMID 22279548 .  
  70. ^ Висшера PM, Браун М. А., Маккарти М., Ян J (январь 2012). «Пять лет открытия GWAS» . Американский журнал генетики человека . 90 (1): 7–24. DOI : 10.1016 / j.ajhg.2011.11.029 . PMC 3257326 . PMID 22243964 .  
  71. ↑ Patron J, Serra-Cayuela A, Han B, Li C, Wishart D (июль 2019). «Оценка эффективности полногеномных ассоциативных исследований для прогнозирования риска заболевания». bioRxiv 10.1101 / 701086 . 
  72. ^ Santolini M, Ромей MC, Yukhtman CL, Рау CD, Ren S, Saucerman JJ, Ван JJ, Weiss JN, Ван Y, Lusis AJ, Карма A (24 февраля 2018). «Персонализированный мультиомный подход определяет гены, участвующие в сердечной гипертрофии и сердечной недостаточности» . NPJ Системная биология и приложения . 4 (1): 12. DOI : 10.1038 / s41540-018-0046-3 . PMC 5825397 . PMID 29507758 .  
  73. ^ Розенберг Н. А., Huang L, Джьюетт Е.М., Szpiech ZA, Янкович I, Boehnke M (май 2010). «Полногеномные исследования ассоциации в различных популяциях» . Природа Обзоры Генетики . 11 (5): 356–66. DOI : 10.1038 / nrg2760 . PMC 3079573 . PMID 20395969 .  
  74. Перейти ↑ Sham PC, Cherny SS, Purcell S, Hewitt JK (май 2000 г.). «Сила взаимосвязи по сравнению с анализом ассоциации количественных признаков с использованием моделей дисперсионных компонентов для данных о родстве» . Американский журнал генетики человека . 66 (5): 1616–30. DOI : 10.1086 / 302891 . PMC 1378020 . PMID 10762547 .  
  75. ^ Borecki IB (2006). «Связь и исследования ассоциаций». Энциклопедия наук о жизни . eLS . John Wiley & Sons, Ltd. doi : 10.1038 / npg.els.0005483 . ISBN 9780470015902.
  76. ^ Висшера PM, Годдард ME , Derks EM, Врэй NR (май 2012). «Доказательная психиатрическая генетика, также известная как ложная дихотомия между общей и редкой вариантной гипотезой» . Молекулярная психиатрия . 17 (5): 474–85. DOI : 10.1038 / mp.2011.65 . PMID 21670730 . 

Внешние ссылки [ править ]

  • Программные средства взаимодействия генотип-фенотип и базы данных на omicX
  • Статистические методы анализа полногеномных ассоциативных исследований [серия видеолекций]
  • Исследования ассоциации полного генома - Национальным исследовательским институтом генома человека.
  • GWAS Central - центральная база данных итоговых результатов генетических ассоциаций
  • Барретт, Джефф (18 июля 2010 г.). «Как читать исследование ассоциации всего генома» . Геномы разархивированы.
  • Консорциум полногеномных ассоциативных исследований (GWAS) - Bennett SN, Caporaso, NE, et al.
  • PLINK - набор инструментов для анализа ассоциации всего генома
  • Проводник потоков ENCODE Влияние функциональной информации на понимание вариаций. Природа (журнал)