人类复杂性状间遗传相关性的高清晰度可能性推断

评估我们的表型之间的遗传相关性对理解疾病的病因学和其他潜在的因果关系至关重要。一种新方法——发表在该杂志上自然遗传学- 使用来自基因组关联研究的建立资源来改善遗传相关性的估计。

该研究团队由郑宁，尤迪·彭塔顿和夏沉，在医学流行病学和生物统计学系上发表了一种新的技术，揭示了人类表型之间的遗传相关性。

作者从基因组宽遗传效应的联合分布来源出来，因此可以估计良好的精度。它们与最先进的技术进行了比较新方法，发现估计效率显着改善，相当于基因组研究的样本尺寸的2.5倍。

这些发现包括一些人类行为和疾病表型。基于英国Biobanc资源，新方法的力量揭示了30人的遗传相关性约为35％。这包括57个遗传相关性，不能使用最先进的技术来识别，包括人类行为之间的遗传相关性，例如睡眠持续时间，风险持有风险和教育程度，以及糖尿病、抑郁症、癌症等复杂疾病。

新方法使用汇总级别的数据代替个人级别的数据，获得可比的估计值。这大大加快了基因组大数据的统计推断。这项研究为未来大规模人群的高通量基因组研究提供了动力，帮助科学家了解人类各种复杂特征之间的联系。

---

---